【摘 要】
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目的由于传统机器学习算法的分类能力较低,不足以辅助临床诊断,本研究将分类功能强大的集成学习与医疗诊断相结合,提高诊断准确率和召回率。方法研究应用集成学习的随机森林
【机 构】
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北京理工大学珠海学院光电成像技术与系统教育部重点实验室,北京理工大学
【基金项目】
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珠海市光电信息技术协同创新中心基金项目
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目的由于传统机器学习算法的分类能力较低,不足以辅助临床诊断,本研究将分类功能强大的集成学习与医疗诊断相结合,提高诊断准确率和召回率。方法研究应用集成学习的随机森林算法和Xgboost算法来提高模型准确率和召回率,并利用交叉验证和网格搜索提高模型拟合能力。结果通过对比随机森林模型、Xgboost模型和传统机器学习的决策树模型,研究得出,集成学习极大地提高了乳腺癌诊断的准确率和召回率,准确率从0.92提高至0.96,召回率从0.90提高至0.97和0.99。结论将集成学习算法与实际医疗诊断技术相结合具有实际的
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