改进随机森林的集成分类方法预测结直肠癌存活性
2017-01-20分类号:R735.34
【部门】大连理工大学管理与经济学部 英国萨里大学计算机系
【摘要】癌症是人类死亡的主要原因之一,许多国家在癌症方面的支出占医疗总支出的很大比例。癌症存活性预测作为癌症预后的一项重要工作,可以辅助医生做出更精准的诊疗决策,进而降低癌症治疗成本。近年来,基于数据驱动的癌症存活性预测方法逐渐得到应用,而预测的准确性是评价预测方法性能的主要指标,因此提高癌症存活性预测方法的准确性一直是一个活跃的研究领域。结直肠癌是一种具有高发病率和高死亡率的癌症,为了提高结直肠癌存活性预测的准确性,利用遗传算法对随机森林进行改进,提出基于GA-RF的集成分类方法。该方法通过遗传算法对随机森林中
【关键词】随机森林 遗传算法 集成分类 存活性预测 结直肠癌
【基金】国家自然科学基金(71533001);; 中央高校基本科研业务费专项资金(DUT15QY32)
【所属期刊栏目】管理科学
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