Selectarea optimizată a caracteristicilor pentru îmbunătățirea predicției cancerului pulmonar utilizând tehnici de învățare automată

Titlul original:

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

Conținutul cărții:

Cancerul pulmonar este o cauză majoră a deceselor cauzate de cancer la nivel mondial. Tehnicile de învățare automată au arătat rezultate promițătoare în detectarea și predicția precoce a cancerului pulmonar. Cu toate acestea, datele înalt-dimensionale, cum ar fi profilurile de expresie genică, pot introduce zgomot și pot reduce precizia clasificării modelelor de învățare automată. Tehnicile de selecție a caracteristicilor pot atenua această problemă prin identificarea celor mai relevante și informative caracteristici, conducând la o performanță mai bună a modelului.

Tehnicile optimizate de selecție a caracteristicilor pot îmbunătăți precizia predicției cancerului pulmonar utilizând algoritmi de învățare automată. Mașinile vectoriale de sprijin, pădurile aleatorii și rețelele neuronale artificiale sunt algoritmi frecvent utilizați pentru predicția cancerului pulmonar. Prin optimizarea selecției caracteristicilor, aceste modele pot fi antrenate cu cele mai informative caracteristici, reducând supraadaptarea și îmbunătățind precizia clasificării.

Tehnicile de validare încrucișată pot fi, de asemenea, utilizate pentru a evalua performanța algoritmilor de selecție a caracteristicilor și de învățare automată. Integrarea selecției optimizate a caracteristicilor cu tehnicile de învățare automată poate oferi un model precis și fiabil de predicție a cancerului pulmonar, care are potențialul de a îmbunătăți detectarea precoce și medicina de precizie pentru pacienții cu cancer pulmonar.

În general, selectarea optimizată a caracteristicilor pentru îmbunătățirea predicției cancerului pulmonar utilizând tehnici de învățare automată este o abordare promițătoare pentru îmbunătățirea rezultatelor pacienților și reducerea poverii globale a cancerului pulmonar.