Zoptymalizowany wybór cech w celu poprawy przewidywania raka płuc przy użyciu technik uczenia maszynowego

Oryginalny tytuł:

Optimized feature selection for enhancing lung cancer prediction using machine learning techniques

Zawartość książki:

Rak płuc jest główną przyczyną zgonów związanych z rakiem na całym świecie. Techniki uczenia maszynowego wykazały obiecujące wyniki we wczesnym wykrywaniu i przewidywaniu raka płuc. Jednak dane o wysokiej wymiarowości, takie jak profile ekspresji genów, mogą wprowadzać szum i zmniejszać dokładność klasyfikacji modeli uczenia maszynowego. Techniki selekcji cech mogą złagodzić ten problem, identyfikując najbardziej istotne i informacyjne cechy, co prowadzi do lepszej wydajności modelu.

Zoptymalizowane techniki selekcji cech mogą zwiększyć dokładność przewidywania raka płuc przy użyciu algorytmów uczenia maszynowego. Maszyny wektorów nośnych, losowy las i sztuczne sieci neuronowe są powszechnie stosowanymi algorytmami do przewidywania raka płuc. Optymalizując wybór cech, modele te można trenować z najbardziej informatywnymi cechami, zmniejszając nadmierne dopasowanie i poprawiając dokładność klasyfikacji.

Techniki walidacji krzyżowej mogą być również wykorzystywane do oceny wydajności algorytmów selekcji cech i uczenia maszynowego. Integracja zoptymalizowanej selekcji cech z technikami uczenia maszynowego może zapewnić dokładny i niezawodny model przewidywania raka płuc, który ma potencjał poprawy wczesnego wykrywania i precyzyjnej medycyny dla pacjentów z rakiem płuc.

Ogólnie rzecz biorąc, zoptymalizowany wybór cech w celu poprawy przewidywania raka płuc przy użyciu technik uczenia maszynowego jest obiecującym podejściem do poprawy wyników pacjentów i zmniejszenia globalnego obciążenia rakiem płuc.