基于连续小波和随机森林的原发性肝癌放疗后乙肝病毒再激活的分类预测

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原发性肝癌(PLC)患者精确放疗后乙肝病毒(HBV)再激活是一种常见的并发症,影响患者预后,危及患者的生命。通过连续小波进行去噪,然后再通过随机森林对特征重要性的排序找出引发乙肝病毒再激活的危险因素,给医生提供参考,进而提前进行预防治疗,降低病毒再激活的发病率。首先对原始数据集进行连续小波变换,之后使用随机森林进行关键特征的选取,将随机森林模型下的特征按照重要性进行排序,选取重要性最高的5个特征组成关键特征子集,然后将新的特征子集用随机森林分类器进行分类预测。实验结果表明随机森林选取HBV DNA水平、T
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