基于深度學習和機器學習的胃癌預測模型構建及評估

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［摘要］目的采用機器學習和深度學習的方法，構建早期胃癌的預測模型，以提高胃癌早期診斷的準確性。方法采用4 105例病人的數(shù)據(jù)集和505個變量，運用神經(jīng)網(wǎng)絡、隨機森林、梯度提升機、CatBoost、XGBoost、K最近鄰等機器學習算法，采用加權集成學習方法整合模型優(yōu)勢，構建早期胃癌的預測模型，并通過準確率、召回率、F1分數(shù)、馬修斯相關系數(shù)（MCC）、受試者工作特征（ROC）曲線下面積（AUC）評估模型的性能。（剩余8391字）