基于基因表达数据的乳腺癌分期预测

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乳腺癌的医治方案以及预后基本由分期所决定。因此,能够准确定位患者所属的分期变得尤为重要。本文旨在探求可以通过基因表达数据预测患者的乳腺癌分期的方法。对数据集进行过采样,对数据较少的晚期样本进行有放回随机抽取至与早期样本同等大小的样本,获得平衡的分期数据。构建随机森林模型对平衡样本的分期进行预测,其准确率达到96.75%,模型的灵敏性和特异性分别为97.5%和89.3%。将随机森林模型与k-近邻、支持向量机方法相比,随机森林模型的AUC (Area Under Curve)值明显高于其他两种方法。采用十折交
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