基于相关性的癌症特征选择及分类算法研究的中期报告.docx

该【基于相关性的癌症特征选择及分类算法研究的中期报告 】是由【niuwk】上传分享，文档一共【2】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【基于相关性的癌症特征选择及分类算法研究的中期报告 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。,癌症已经成为人类健康的一个重要问题。癌症早期的识别和治疗是防治癌症的重要环节之一。近年来,基于机器学****的癌症预测模型得到了广泛的应用,已成为癌症诊断和治疗的重要手段。这种方法需要从大量的癌症数据中选取关键特征,以辅助医生进行诊断和治疗。特征选择是基于数据分析的一个重要步骤,能够从大量的特征中提取出与目标变量相关的部分。因此,特征选择在机器学****领域中扮演着至关重要的角色。。该算法使用相关性分析方法来选择与癌症相关的特征,并利用分类算法对数据进行分类和预测。具体方法如下:(1)数据收集和预处理。收集和预处理癌症数据集,包括清洗、去除异常值、缺失值填充等预处理步骤。(2)特征选择。使用相关性分析法选择与癌症相关的特征。具体地,计算各特征之间的相关系数,选择相关性较高的特征作为输入特征。(3)分类算法。选择适当的分类算法对特征进行分类和预测。本研究选用了支持向量机(SVM)算法和随机森林(RandomForest)算法,进行对比实验。:(1)基于相关性的特征选择方法的实现和比较。通过比较不同的相关性分析方法,筛选出与癌症相关的特征。选出的特征能够被其他研究者进行复现和验证。(2)分类算法对数据进行分类和预测。为不同的分类算法提供了可比较的分类结果。从而为癌症诊断和治疗提供了一种可靠的方法。(3)探索基于相关性的特征选择方法在癌症预测中的应用价值。为医生提供了一种简便、有效的预测模型,为癌症的预防和治疗提供了一定的支持。,预计于2022年春季完成。具体时间安排如下:(1)2021年秋季。数据集收集和预处理,相关性分析方法的研究和实现。(2)2021年冬季。分类算法的研究和实现,模型参数的优化。(3)2021年春季。对比实验和结果分析,撰写毕业论文。目前,本研究已经完成了数据收集和预处理的部分,基于相关性的特征选择方法的研究工作正在进行中。