基于机器学习的三阴乳腺癌预测模型

发布时间：2018-09-05 11:18

【摘要】：三阴乳腺癌是目前研究比较广泛的一类乳腺癌,但是目前仍然没有准确而又便捷的诊断预测方法,我们通过使用机器学习中决策树算法和支持向量机特征消除算法来构建三阴乳腺癌(TNBC)的预测模型.通过决策树算法,提取得到的9个特征基因,构建的三阴乳腺癌预测模型准确率达到95.5%.通过支持向量机特征消除算法,提取得到的6个特征基因,构建的预测模型准确率达到97.8%.
[Abstract]:Sanyin breast cancer is a kind of breast cancer which has been widely studied at present, but there is still no accurate and convenient method for diagnosis and prediction. By using decision tree algorithm and support vector machine feature elimination algorithm in machine learning, we construct a prediction model for (TNBC) of triple negative breast cancer. Nine characteristic genes were extracted by decision tree algorithm, and the accuracy of prediction model of three-negative breast cancer was 95.5%. Through feature elimination algorithm of support vector machine, six feature genes were extracted, and the accuracy of prediction model was 97.8%.
【作者单位】： 清华大学生命科学学院;清华大学深圳研究生院生命与健康学部;
【基金】：国家高技术研究发展计划“863计划”(2013AA032204)
【分类号】：R737.9;TP181

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本文编号：2224112