基于重采样策略的随机森林算法在乳腺肿瘤分类中的研究

基于重采样策略的随机森林算法在乳腺肿瘤分类中的研究

论文摘要

医学临床数据通常具有数据不平衡性,而不平衡数据集在分类时,分类器往往会偏向多数类,影响分类效果。针对乳腺肿瘤数据集不平衡问题,引入欠采样和过采样策略来平衡数据分布,采用随机森林算法构建乳腺肿瘤分类模型。结果显示,相对于不作采样的原始数据,经欠采样和过采样处理后的数据构建的分类模型性能有一定提升,且过采样策略在改善数据不平衡引起的分类偏置现象上有更佳表现。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 随机森林算法
  • 2 基于重采样策略的随机森林分类模型构建
  •   2.1数据选取
  •   2.2采样策略
  •   2.3分类模型性能评价指标
  • 3 实验与分析
  • 4 结语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 侯珂珂,蔡莉莉

    关键词: 不平衡数据集,欠采样,过采样,随机森林,乳腺肿瘤分类

    来源: 现代计算机 2019年34期

    年度: 2019

    分类: 信息科技,医药卫生科技

    专业: 肿瘤学,自动化技术

    单位: 中山大学新华学院健康学院,中山大学新华学院生物医学工程学院

    分类号: TP18;R737.9

    页码: 32-35+58

    总页数: 5

    文件大小: 1433K

    下载量: 111

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