基于深度学习和机器学习的胃癌预测模型构建及评估

  • 打印
  • 收藏
收藏成功
微博 QQ空间 微信


打开文本图片集

［摘要］目的采用机器学习和深度学习的方法，构建早期胃癌的预测模型，以提高胃癌早期诊断的准确性。方法采用4 105例病人的数据集和505个变量，运用神经网络、随机森林、梯度提升机、CatBoost、XGBoost、K最近邻等机器学习算法，采用加权集成学习方法整合模型优势，构建早期胃癌的预测模型，并通过准确率、召回率、F1分数、马修斯相关系数（MCC）、受试者工作特征（ROC）曲线下面积（AUC）评估模型的性能。（剩余8391字）

试读结束

目录
monitor