基于GA-XGBoost算法的肺癌预测研究

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成果类型：

期刊论文

作者：

柯东;晏峻峰

作者机构：

湖南中医药大学信息科学与工程学院,湖南长沙 410208

[晏峻峰; 柯东] 湖南中医药大学

语种：

中文

关键词：

肺癌;SMOTE过采样;特征选择;遗传算法;集成算法

关键词(英文)：

XGBoost

期刊：

计算机时代

ISSN：

1006-8228

年：

2023

期：

页码：

131-135+140

DOI：

10.16644/j.cnki.cn33-1094/tp.2023.11.028

基金类别：

21A0250:湖南省教育厅重点项目

机构署名：

本校为第一机构

院系归属：

信息科学与工程学院

摘要：

为辅助医生进行早期的肺癌预测,提出用遗传算法(GA)对集成算法XGBoost进行优化的GA-XGBoost预测方法.针对机器学习存在的样本数量小、数据质量不佳等问题,提出结合SMOTE过采样、随机森林特征重要性排序构建最终肺癌预测模型,进行肺癌的预测分类.对数据集进行测试,结果表明:与K最近邻、SVM、决策树、XGBoost算法相比,该模型准确率93.2%,同时具有更快的响应速度,综合性能最优.

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