乳腺癌预测模型构建研究

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成果类型：

期刊论文

作者：

阮旭凌;刘琦;郭志恒;晏峻峰

作者机构：

湖南中医药大学信息科学与工程学院长沙410208

[晏峻峰; 刘琦; 阮旭凌; 郭志恒] 湖南中医药大学

语种：

中文

关键词：

乳腺癌;降维;分类

关键词(英文)：

LDA;XGBoost

期刊：

医学信息学杂志

ISSN：

1673-6036

年：

2022

卷：

期：

页码：

34-39

DOI：

10.3969/j.issn.1673-6036.2022.05.007

基金类别：

科技创新2030——“新一代人工智能”重大项目（批准号:2018AAA0102100）；湖南省教育厅科研重点项目“基于动态不确定因果图的证素辨证模型研究”（项目编号:18A219）；湖南省研究生创新课题“中医目诊信息数据元标准研究”（项目编号:CX2018B479）；

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：

在kaggle网站乳腺癌诊断数据集基础上,应用机器学习算法构建预测模型,阐述基本原理、模型建立方法,分析实验结果,指出降维处理后训练的预测模型分类准确率提高,其中基于XGBoost构建的预测模型分类效果最佳。

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