基于深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)的胃癌預(yù)測模型構(gòu)建及評估

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［摘要］目的采用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的方法，構(gòu)建早期胃癌的預(yù)測模型，以提高胃癌早期診斷的準(zhǔn)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(luò)、隨機(jī)森林、梯度提升機(jī)、CatBoost、XGBoost、K最近鄰等機(jī)器學(xué)習(xí)算法，采用加權(quán)集成學(xué)習(xí)方法整合模型優(yōu)勢，構(gòu)建早期胃癌的預(yù)測模型，并通過準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)、馬修斯相關(guān)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）