| 9种结合式机器学习算法在肿瘤早期诊断中的准确性比较研究 | |
| 其他题名 | A Comparative Study on the Accuracy of Nine Combined Machine Learning Algorithms in Early Diagnosis of Tumor |
冯利1 ; 岳小飞2
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| 2022-05-25 | |
| 发表期刊 | 医学信息学杂志
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| ISSN | 1673-6036 |
| 卷号 | 43期号:05页码:25-29 |
| 摘要 | 提出应用偏最小二乘法与线性判别分析、K-最近邻法、决策树等组成9种结合式分类器,分析幼年转基因肿瘤小鼠及正常对照组小鼠的血清蛋白质组数据集,阐述原理与方法,比较各结合式分类器的分类准确率。 |
| 关键词 | 机器学习 早期诊断 肿瘤 高维数据 |
| DOI | 10.3969/j.issn.1673-6036.2022.05.005 |
| URL | 查看原文 |
| 收录类别 | 中国科技核心期刊 |
| 语种 | 中文 |
| 原始文献类型 | 学术期刊 |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://ir.library.ouchn.edu.cn/handle/39V7QQFX/24830 |
| 专题 | 国家开放大学总部_农林医药教学部_医药学院 |
| 作者单位 | 1.国家开放大学医药学院; 2.北京康复医院药剂科 |
| 第一作者单位 | 国家开放大学 |
| 第一作者的第一单位 | 国家开放大学 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 冯利,岳小飞. 9种结合式机器学习算法在肿瘤早期诊断中的准确性比较研究[J]. 医学信息学杂志,2022,43(05):25-29. |
| APA | 冯利,&岳小飞.(2022).9种结合式机器学习算法在肿瘤早期诊断中的准确性比较研究.医学信息学杂志,43(05),25-29. |
| MLA | 冯利,et al."9种结合式机器学习算法在肿瘤早期诊断中的准确性比较研究".医学信息学杂志 43.05(2022):25-29. |
| 条目包含的文件 | 条目无相关文件。 | |||||
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