【摘 要】
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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.
【机 构】
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青岛科技大学信息科学技术学院,山东青岛266061
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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.
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