基于集成学习的肺癌存活性预测分析

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摘  要：在我国，恶性肿瘤死亡率最高的就是肺癌。为了提高肺癌存活性预测的准确性，本研究以随机森林（Random Forest）、LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）和CatBoost（Categorical Boosting）三种算法为基模型，通过线性回归集成融合构建RF-LGC肺癌存活性预测模型，运用分层十折交叉验证方法进行仿真实验。（剩余9131字）

试读结束

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