【摘 要】
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肺癌是一种治疗过程复杂多变的疾病。在对具体的预后机制进行深入研究之前,医生很难界定患者的生存情况。因此,有必要建立生存预测模型并提供较高预测精准度,进而为治疗方案
【基金项目】
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安徽省教育厅一般项目“基于集成学习的肿瘤转移方向预后预测方法研究”(项目编号:KJ2020B14)。
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肺癌是一种治疗过程复杂多变的疾病。在对具体的预后机制进行深入研究之前,医生很难界定患者的生存情况。因此,有必要建立生存预测模型并提供较高预测精准度,进而为治疗方案提供数据依据。本次研究集中随机森林的特征选取工程,为了解决不平衡样本集带来的影响,首先建立了在随机森林中对特征值做扰动的数学模型,并基于此提出了基于随机森林的批量特征预选择方法的新策略。然后在仿真中使用样本量多、特征数少的不平衡SEER肺癌数据集,结合XGBoost、CATBoost、神经网络等方法,对比验证得到所筛选特征在生存预测的精确度上确实
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