[发明专利]一种基于随机森林的深度特征选择算法提高胃癌预后预测精度系统、方法、设备及介质在审
| 申请号： | 202110614862.3 | 申请日： | 2021-06-02 |
| 公开（公告）号： | CN113362888A | 公开（公告）日： | 2021-09-07 |
| 发明（设计）人： | 董祥军;胡艳羽;赵龙 | 申请（专利权）人： | 齐鲁工业大学 |
| 主分类号： | G16B20/00 | 分类号： | G16B20/00;G06N3/00;G06N3/04;G06N3/08;G16H50/20 |
| 代理公司： | 济南金迪知识产权代理有限公司 37219 | 代理人： | 杨树云 |
| 地址： | 250353 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于随机森林的深度特征选择算法提高胃癌预后预测精度系统、方法、设备及介质，包括特征选择单元、分类单元；特征选择单元用于：使用随机森林对多组学数据进行特征选择，选择出特征重要性较高的特征子集；分类单元用于：将选择出的特征子集导入训练好的神经网络中，获得分类结果，分类结果就是预测该数据为健康的或者患胃癌的概率。本发明通过基于随机森林的深度特征选择算法来减少特征维数并提高胃癌预后预测精度，该方法通过随机森林选择出特征重要性较高的特征子集；为了进一步提高数据分类精度，使用神经网络作为分类器执行者，通过层层操作，进而提高胃癌预后预测精度。通过实验证明，该方法具有较高的价值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 随机 森林 深度 特征 选择 算法 提高 胃癌 预后 预测 精度 系统 方法 设备 介质 | ||
【主权项】：
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