基于机器学习的宫颈癌致病因素分析

潘凤; 王杰; 张艳莎; 王林

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基于机器学习的宫颈癌致病因素分析

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宫颈癌是损害女性健康的疾病之一,其致病与个人的生活习惯有着重要关系。基于UCl中的cervical cancer(risk factors)数据集,采用Boruta算法筛选特征,并利用XG-Boost算法建立宫颈癌致病因素模型。分别使用Hinselmann、Schiller、Citology和Biopsy四种检测方法得到的预测精度依次为91%、90%、93.3%和87%。实验结果显示:致病因素中不良生活习惯占据多数,表明女性的不良生活习惯对女性患宫颈癌具有显著影响。

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来源
《工业控制计算机》 |2023年第4期|122-124|共3页
作者
潘凤; 王杰; 张艳莎; 王林;
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作者单位

贵州民族大学数据科学与信息工程学院;

贵州省模式识别与智能系统重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类肿瘤学;
关键词
宫颈癌预测; 致病因素; 生活习惯; Boruta算法; XG-Boost算法;

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