10.16208/j.issn1000-7024.2022.03.015
基于优化随机森林算法的乳腺癌分类诊断
为有效辅助医生筛选乳腺癌恶性肿瘤,提出一种基于人工鱼群优化的随机森林模型.通过改进的smote加权采样等方法对原始数据集进行均衡处理,采用皮尔森相关系数法提取与乳腺癌恶性肿瘤相关性强的特征作为模型的输入,通过人工鱼群算法优化随机森林模型,寻找最优的模型参数,对乳腺癌数据集进行分类诊断.实验结果表明,所提优化模型具有较好的分类效果,准确率达97.48%,验证其可作为一种有效的辅助诊断模型.
乳腺癌;随机森林;人工鱼群;数据预处理;特征选择
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TP391(计算技术、计算机技术)
山东省重点研发计划基金项目2015GSF119016
2022-03-28(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
706-712