基于不平衡分类的原发性肝癌患者无病生存期预测研究
Journal of Biomedical Engineering Research（2019）
Abstract
为了预测原发性肝癌患者的术后无病生存期能否达到5年.针对患者临床数据类不平衡的特性,修改传统提升算法中样本权重和基分类器权重的更新方式,并结合决策树,提出一种改进的提升树算法.在患者的临床数据集上,将改进的提升树与传统提升树、结合多种采样技术的决策树作对比.发现改进提升树的F值、G均值和AUC等指标都取得最优值.在所研究的方法中,改进的提升树在原发性肝癌患者的5年无病生存期预测中性能最佳,可为同类研究提供方法学参考.
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