Optimalizovaný výber príznakov na zlepšenie predpovedania rakoviny pľúc pomocou techník strojového učenia

Pôvodný názov:

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

Obsah knihy:

Rakovina pľúc je hlavnou príčinou úmrtí na rakovinu na celom svete. Techniky strojového učenia preukázali sľubné výsledky pri včasnom zisťovaní a predpovedaní rakoviny pľúc. Vysokodimenzionálne údaje, ako sú profily génovej expresie, však môžu vnášať šum a znižovať klasifikačnú presnosť modelov strojového učenia. Techniky výberu príznakov môžu tento problém zmierniť tým, že identifikujú najrelevantnejšie a najinformatívnejšie príznaky, čo vedie k lepšej výkonnosti modelu.

Optimalizované techniky výberu príznakov môžu zvýšiť presnosť predpovede rakoviny pľúc pomocou algoritmov strojového učenia. Na predpovedanie rakoviny pľúc sa bežne používajú algoritmy podporných vektorov, náhodný les a umelé neurónové siete. Optimalizáciou výberu príznakov možno tieto modely trénovať s najinformatívnejšími príznakmi, čím sa zníži nadmerné prispôsobovanie a zlepší presnosť klasifikácie.

Na hodnotenie výkonnosti algoritmov výberu príznakov a strojového učenia možno použiť aj techniky krížového overovania. Integrácia optimalizovaného výberu príznakov s technikami strojového učenia môže poskytnúť presný a spoľahlivý model predpovede rakoviny pľúc, ktorý má potenciál zlepšiť včasnú detekciu a presnú medicínu pre pacientov s rakovinou pľúc.

Celkovo možno povedať, že optimalizovaný výber príznakov na zlepšenie predikcie rakoviny pľúc pomocou techník strojového učenia je sľubným prístupom k zlepšeniu výsledkov liečby pacientov a zníženiu globálneho zaťaženia rakovinou pľúc.