论文部分内容阅读
目的基于microRNA组学数据,探讨加权随机森林在三阴性乳腺癌分类预测中的应用,为疾病诊断提供方法学支撑。方法以TCGA乳腺癌数据为例,采用加权随机森林构建三阴性乳腺癌的分类预测模型,并与随机森林、logistic回归、支持向量机、LASSO和岭回归五种模型进行比较。结果通过比较六种模型的5个评价指标,加权随机森林模型的预测性能明显优于其他五种模型,加权随机森林模型的灵敏度为0.852、特异度为0.873、准确度为0.871、AUC值为0.862和G-means值为0.861。结论加权随机森林构建的分类