【摘 要】
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研究以SEER数据库中1990~2014年间的乳腺癌数据为研究对象,分别利用Logistic回归和神经网络两种机器学习算法进行建模,以寻找影响乳腺癌5年预后的因素。研究表明:1)肿瘤分期
【机 构】
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上海杉达学院大数据分析与处理研究中心
【基金项目】
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2016年上海市民办高校重点科研项目(编号:2016-SHNGE-01ZD),2015年IBM大学合作部联合研究项目(编号:D-2111-15-001)资助
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研究以SEER数据库中1990~2014年间的乳腺癌数据为研究对象,分别利用Logistic回归和神经网络两种机器学习算法进行建模,以寻找影响乳腺癌5年预后的因素。研究表明:1)肿瘤分期、肿瘤分级、肿瘤尺寸、雌激素水平、年龄分组和孕激素水平等因素对于乳腺肿瘤预后具有较大影响,与临床诊断经验相吻合。2)在此两种模型下,模型测试集上的灵敏度和特异度均介于75.4%~78.2%之间,模型的ROC曲线面积(AUC)均处于0.847~0.850之间。因此,Logistic回归和神经网络算法可有效探寻模型输入变量间的
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