結(jié)直腸癌（colorectal cancer,CRC）是消化系統(tǒng)中最容易發(fā)作的癌癥之一,據(jù)統(tǒng)計(jì),世界上每年患該病的人數(shù)多達(dá)120萬(wàn),死于該病的人數(shù)大約占據(jù)了患者人數(shù)的一半,高達(dá)60萬(wàn)人,不僅使人類的健康受到嚴(yán)重的威脅,而且使國(guó)民經(jīng)濟(jì)也遭受了巨大的損失。目前幾種方法能夠幫助醫(yī)務(wù)人員對(duì)結(jié)直腸癌進(jìn)行診斷,它們是:X線檢查、血清癌胚抗原、B超掃描、內(nèi)鏡檢查等,這些無(wú)疑對(duì)結(jié)直腸癌的診斷起到很大作用,但是這些方法都依賴于醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn),難以確保準(zhǔn)確性,同時(shí)也增加了醫(yī)務(wù)人員的工作強(qiáng)度。針對(duì)以上結(jié)直腸癌診斷方法的局限性,融入機(jī)器學(xué)習(xí)算法的預(yù)測(cè)模型逐步成為研究的熱點(diǎn)。機(jī)器學(xué)習(xí)算法在疾病預(yù)測(cè)領(lǐng)域的智能性表現(xiàn)為主動(dòng)地對(duì)醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí),更重要的是根據(jù)構(gòu)建的多個(gè)模型做出最終的決策,對(duì)提高疾病診斷的準(zhǔn)確性、實(shí)時(shí)性,減輕醫(yī)務(wù)人員的工作強(qiáng)度具有重大意義。盡管如此,單一的機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)不同的數(shù)據(jù)分類預(yù)測(cè)時(shí)未必都能得到可觀的效果,必須綜合考慮多種技術(shù)的融合和優(yōu)化。目前,利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)結(jié)直腸癌進(jìn)行預(yù)測(cè)主要存在疾病特征因素冗余、特征選取不當(dāng)、分類器選擇不當(dāng)以及數(shù)據(jù)樣本不平衡等問(wèn)題,導(dǎo)致一些機(jī)器學(xué)習(xí)算法在診斷結(jié)直腸癌的過(guò)程中... 

【文章來(lái)源】：山東師范大學(xué)山東省

【文章頁(yè)數(shù)】：51 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

ROC曲線示意圖

(b) 多項(xiàng)式核函數(shù)全局特性 圖 2-3 不同核函數(shù)尋優(yōu)特性數(shù)的局部特性， =0.1,0.2,0.3,0.4,0. 試點(diǎn)較遠(yuǎn)的樣本受函數(shù)的影響較小2-3(b)表示多項(xiàng)式的全局特性，d=不同時(shí)，仍存在很大影響，這說(shuō)明2-3(c)是混合核函數(shù)的綜合特性，2-3 中不同核函數(shù)性能的比較，我性與多項(xiàng)式核函數(shù)的全局性能，從器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)中最為廣泛使用隨機(jī)森林是由若干個(gè)決策樹(shù)通過(guò)組

icutes 1.086 0.394 7.586 1 0.006eroidetes 1.702 0.531 10.028 1 0.001 1.220 0.502 6.187 1 0.0400.942 0.395 5.692 1 0.017tant -17.756 3.802 21.814 1 0.000特征選取結(jié)果于說(shuō)明二元分類器系統(tǒng)的診斷能力，隨著 ROC 曲線接近左疾病診斷的效果越好。在 3.5.1 節(jié)中，我們利用二元 Logisroidetes，BIM 和 age 四種因素與結(jié)直腸有關(guān)，但是，究竟是組合因素對(duì)于該病診斷效果好，我們利用 ROC 曲線進(jìn)ogistic 回歸模型的 ROC 曲線。表 3-2 中列出了單因素和組C 值。由圖 3-2 和表 3-2 可以看出，F(xiàn)irmicutes，Bacteroidet 為 0.942，比其他單因素的各項(xiàng)指標(biāo)更接近 1，這說(shuō)明組合好一些。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]RUSBoost算法在不平衡數(shù)據(jù)集上的應(yīng)用[D]. 尹絮童.大連理工大學(xué) 2018
[2]面向健康評(píng)估的機(jī)器學(xué)習(xí)方法研究與應(yīng)用[D]. 趙家英.電子科技大學(xué) 2016



本文編號(hào)：3020128