基于最大最小爬山算法的肺癌预后模型

最大最小爬山算法肺癌预后模型特征选择

利用最大最小爬山算法构建肺癌患者的预后模型,指导肺癌预后评价。以SEER(surveillance, epidemiology, and end results)数据库中2008年至2014年期间被确诊为肺癌的患者组成数据集,首先利用卡方检验、Logistic回归分析方法对数据集中的变量进行特征选择;然后,在训练集上利用最大最小爬山算法建立肺癌患者的预后模型,并在测试集上对患者进行5年后生存情况预测;最后,选择Logistic回归、人工神经网络、决策树、支持向量机方法和本研究模型在测试集上进行分类实验对比。最终结果显示本研究模型对肺癌患者5年后生存情况的预测准确率高于其他方法。

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