[发明专利]一种基于二分规则特征融合随机森林算法的乳腺癌诊断方法在审
| 申请号： | 202011227888.4 | 申请日： | 2020-10-29 |
| 公开（公告）号： | CN112418280A | 公开（公告）日： | 2021-02-26 |
| 发明（设计）人： | 黄玮;肖月月;王劲松 | 申请（专利权）人： | 天津理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G16H50/20 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 300384 *** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 基于二分规则特征融合随机森林算法的乳腺癌诊断方法，该方法包括：首先，进行数据预处理，即对国际标准乳腺癌数据集中的Breast‑cancer‑wisconsin(BCW)、Wisconsin‑dataset‑breast‑cancer(WDBC)和breast‑cancer(BC)和3个数据集进行预处理；然后分别使用信息增益(IG)和递归特征消除(RFE)算法对数据集中的每个特性进行重要性衡量，并将衡量后的特征按照重要性进行降序排序；最后利用提出的二分规则特征融合(BRF)方法把由上述两种算法得到的特征进行融合，得到最优的特征序列，再把3个特征序列输入到随机森林分类模型中进行对比，结果显示本发明所提出方法的分类准确率最高。该方法不仅能更好的衡量每个特征的重要性，还能提高分类的准确率，这使得整体的诊断精度能有显著提升。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 二分 规则 特征 融合 随机 森林 算法 乳腺癌 诊断 方法 | ||
【主权项】：
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