Optimalizált funkcióválasztás a tüdőrák előrejelzésének javítására gépi tanulási technikák alkalmazásával

Eredeti címe:

Optimized feature selection for enhancing lung cancer prediction using machine learning techniques

Könyv tartalma:

A tüdőrák világszerte a rák okozta halálozások egyik fő oka. A gépi tanulási technikák ígéretes eredményeket mutattak a tüdőrák korai felismerésében és előrejelzésében. A nagy dimenziójú adatok, például a génexpressziós profilok azonban zajt okozhatnak, és csökkenthetik a gépi tanulási modellek osztályozási pontosságát. A jellemzőválasztási technikák enyhíthetik ezt a problémát a legrelevánsabb és leginformatívabb jellemzők azonosításával, ami jobb modellteljesítményt eredményez.

Az optimalizált jellemzőválasztási technikák javíthatják a tüdőrák előrejelzési pontosságát gépi tanulási algoritmusok segítségével. A támogató vektor gépek, a véletlen erdő és a mesterséges neurális hálózatok a tüdőrák előrejelzésére gyakran használt algoritmusok. A jellemzők kiválasztásának optimalizálásával ezek a modellek a leginformatívabb jellemzőkkel képezhetők, csökkentve a túlillesztést és javítva az osztályozási pontosságot.

A keresztellenőrzési technikák a jellemzőválasztási és gépi tanulási algoritmusok teljesítményének értékelésére is használhatók. Az optimalizált jellemzőválasztás és a gépi tanulási technikák integrációja pontos és megbízható tüdőrák-előrejelző modellt biztosíthat, amely javíthatja a tüdőrákos betegek korai felismerését és a precíziós orvoslást.

Összességében a tüdőrák előrejelzésének gépi tanulási technikák segítségével történő optimalizált jellemzőválasztás ígéretes megközelítés a betegek eredményeinek javítására és a tüdőrák globális terhének csökkentésére.