基于医学检验大数据的乳腺恶性肿瘤预测模型研究

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摘要：[目的] 基于医学检验大数据，通过机器学习构建乳腺恶性肿瘤预测模型。[方法] 收集某综合性三甲医院2016年至2021年所有门诊和住院乳腺恶性肿瘤患者的医学检验数据，并通过大数据技术处理形成机器学习数据源。采用逻辑回归二分类和支持向量机两种算法分别构建乳腺恶性肿瘤预测模型。[结果] 逻辑回归二分类预测模型的AUC为0.923，F1-Score为0.875；支持向量机预测模型的AUC为0.957，F1-Score为0.912。（剩余5997字）

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