使用基因组数据预测乳腺癌的机器学习方法-研究论文

SVM (Support Vector Machine)

早期的癌症预测非常重要，因为患者可以准备应对它。有几种机器学习模型可以通过识别高风险的独立样本来帮助预测癌症，从而简化癌症试验的设计和规划。这些模型使用生物标志物（例如年龄，更年期，肿瘤大小，肿瘤，乳房，乳房四分之一尺度）来预测乳腺癌。但是，这些模型的主要缺点是后期预测以及准确性低。因此，在这里介绍一种使用基因表达谱（基因组数据）来早期预测乳腺癌的系统。该模型是使用不同的机器学习算法构建的，例如高度通用的支持向量机（SVM），朴素贝叶斯定理，决策树和最近邻居方法，可使用基因表达谱预测乳腺癌。

文件下载

评论信息

其他资源

免责申明

【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论【只为小站】经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见版权及免责申明

使用基因组数据预测乳腺癌的机器学习方法-研究论文

文件下载

评论信息

其他资源

免责申明

个人信息

相关资源标签

热门下载

最新下载