Optimized feature selection for enhancing lung cancer prediction using machine learning techniques
Lungenkrebs ist weltweit eine der Hauptursachen für krebsbedingte Todesfälle. Techniken des maschinellen Lernens haben vielversprechende Ergebnisse bei der Früherkennung und Vorhersage von Lungenkrebs gezeigt. Allerdings können hochdimensionale Daten, wie z. B. Genexpressionsprofile, Rauschen verursachen und die Klassifizierungsgenauigkeit von maschinellen Lernmodellen verringern. Techniken zur Merkmalsauswahl können dieses Problem lindern, indem sie die relevantesten und informativsten Merkmale identifizieren, was zu einer besseren Modellleistung führt.
Optimierte Verfahren zur Merkmalsauswahl können die Vorhersagegenauigkeit von Lungenkrebs durch maschinelle Lernalgorithmen verbessern. Support Vector Machines, Random Forest und künstliche neuronale Netze sind häufig verwendete Algorithmen für die Lungenkrebsvorhersage. Durch die Optimierung der Merkmalsauswahl können diese Modelle mit den informativsten Merkmalen trainiert werden, was die Überanpassung reduziert und die Klassifizierungsgenauigkeit verbessert.
Kreuzvalidierungsverfahren können auch zur Bewertung der Leistung der Merkmalsauswahl und der Algorithmen des maschinellen Lernens eingesetzt werden. Die Integration von optimierter Merkmalsauswahl mit maschinellen Lernverfahren kann ein genaues und zuverlässiges Lungenkrebsvorhersagemodell liefern, das das Potenzial hat, die Früherkennung und Präzisionsmedizin für Lungenkrebspatienten zu verbessern.
Insgesamt ist die optimierte Merkmalsauswahl zur Verbesserung der Lungenkrebsvorhersage mithilfe von Techniken des maschinellen Lernens ein vielversprechender Ansatz zur Verbesserung der Patientenergebnisse und zur Verringerung der globalen Belastung durch Lungenkrebs.
| ISBN: | 9782572444642 |
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| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
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