【摘要】：三陰乳腺癌是目前研究比較廣泛的一類乳腺癌,但是目前仍然沒(méi)有準(zhǔn)確而又便捷的診斷預(yù)測(cè)方法,我們通過(guò)使用機(jī)器學(xué)習(xí)中決策樹算法和支持向量機(jī)特征消除算法來(lái)構(gòu)建三陰乳腺癌(TNBC)的預(yù)測(cè)模型.通過(guò)決策樹算法,提取得到的9個(gè)特征基因,構(gòu)建的三陰乳腺癌預(yù)測(cè)模型準(zhǔn)確率達(dá)到95.5%.通過(guò)支持向量機(jī)特征消除算法,提取得到的6個(gè)特征基因,構(gòu)建的預(yù)測(cè)模型準(zhǔn)確率達(dá)到97.8%.
[Abstract]:Sanyin breast cancer is a kind of breast cancer which has been widely studied at present, but there is still no accurate and convenient method for diagnosis and prediction. By using decision tree algorithm and support vector machine feature elimination algorithm in machine learning, we construct a prediction model for (TNBC) of triple negative breast cancer. Nine characteristic genes were extracted by decision tree algorithm, and the accuracy of prediction model of three-negative breast cancer was 95.5%. Through feature elimination algorithm of support vector machine, six feature genes were extracted, and the accuracy of prediction model was 97.8%.
【作者單位】： 清華大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院;清華大學(xué)深圳研究生院生命與健康學(xué)部;
【基金】：國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃“863計(jì)劃”(2013AA032204)
【分類號(hào)】：R737.9;TP181

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本文編號(hào)：2224112