【实验内容】 基于威斯康辛乳腺癌数据集,采用决策树的方法进行肿瘤预测。 【实验要求】 1.加载sklearn自带的威斯康星乳腺癌数据集,探索数据。 2.进行数据集分割。 3.配置决策树模型。 4.训练决策树模型。 5.模型预测。 6.模型评估。 7.参数调优。可以根据评估结果,对模型设置或调整为更优的参数,使评估结果更准确。
图 1 是一棵结构简单的决策树,用于预测贷款用户是否具有偿还贷款的能力。贷款用户主要具备三个属性:是否拥有房产,是否结婚,平均月收入。每一个内部节点都表示一个属性条件判断,叶子节点表示贷款用户是否具有偿还能力。例如:用户甲没有房产,没有结婚,月收入 5K。通过决策树的根节点判断,用户甲符合右边分支 (拥...
在恶性肿瘤分期预测中,决策树可以根据患者的临床数据和医学影像特征,构建一棵分期预测的决策树,通过对待预测样本的特征进行分割来预测其分期情况。 在实际应用中,多层感知器和决策树可以结合使用,以提高分期预测的准确性。首先,多层感知器可以用来对数据进行特征提取和降维,找到最具分辨能力的特征。然后,利用这些特征构建...
1摘要 : 目的 评价决策树预测肿瘤患者难免性压疮风险的准确性与合理性 , 为压疮预防提供依据 " 方法 收集 Braden 评分高风险肿 瘤患者 611 例的临床病例资料 , 采用 CHAID 算法构建肿瘤患者难免性压疮风险预测的决策树模型 , 并通过 ROC 曲线下面积 、灵 敏度和特异度指标比较其与 Braden 评分的预测效果 。
本申请公开了一种基于决策树的乳腺肿瘤预测方法及系统,属于数据处理领域,所述方法包括:基于大数据获取患者信息数据库,其中,患者信息数据库中包括数字化影像集合和患者病历信息集合,对数字化影像集合进行预处理,得到乳腺密度信息集合,将乳腺密度信息集合输入密度决策树中,得到关联密度信息集合,将患者标记变量集合输入关联决策...
决策树和随机森林作为两种强大的监督学习模型,以其直观易懂、解释性强且适用于各类问题的特点,在分类与回归任务中占据着重要地位。 一、决策树:从简单到复杂的选择路径 1. 决策树...
决策树:构建疾病诊断模型,医生可以根据病人的症状、体检结果等因素快速得出可能的诊断结论,如心脏病发作的风险评估、肿瘤分类等。 随机森林:应用于复杂疾病的早期筛查和诊断,例如癌症预测,利用多种生物标记物组合成的特征集合,提高诊断准确性并发现关键性指标。
得到关联密度信息集合,将患者标记变量集合输入关联决策树中,得到关联变量集合,根据关联密度信息集合和关联变量集合训练初步危险度评分模型,得到危险度评分模型,将目标患者信息输入危险度评分模型中,得到危险概率值.解决了现有技术中存在无法智能化预测乳腺肿瘤,预测准确度低的技术问题.达到了提高乳腺肿瘤预测的智能化程度和...
决策树:构建疾病诊断模型,医生可以根据病人的症状、体检结果等因素快速得出可能的诊断结论,如心脏病发作的风险评估、肿瘤分类等。 随机森林:应用于复杂疾病的早期筛查和诊断,例如癌症预测,利用多种生物标记物组合成的特征集合,提高诊断准确性并发现关键性指标。
目的 基于logistic回归和决策树法,研究肿瘤合并胆管占位患者在内镜下逆行胰胆管造影术(ERCP)术后并发胰腺炎的影响因素.方法 选择2020年3月至2023年3月河南省肿瘤医院收治的149例下段胆管癌合并胆管占位患者,均接受ERCP术治疗.入院后,收集患者的临床资料,根据患者术后是否并发胰腺炎,将其分为发生组与未发生组,并对比...