Sélection optimisée des caractéristiques pour améliorer la prédiction du cancer du poumon à l'aide de techniques d'apprentissage automatique

Titre original :

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

Contenu du livre :

Le cancer du poumon est l'une des principales causes de décès liés au cancer dans le monde. Les techniques d'apprentissage automatique ont donné des résultats prometteurs dans la détection précoce et la prédiction du cancer du poumon. Cependant, les données à haute dimension, telles que les profils d'expression génétique, peuvent introduire du bruit et diminuer la précision de la classification des modèles d'apprentissage automatique. Les techniques de sélection des caractéristiques peuvent atténuer ce problème en identifiant les caractéristiques les plus pertinentes et les plus informatives, ce qui permet d'améliorer les performances du modèle.

Des techniques optimisées de sélection des caractéristiques peuvent améliorer la précision de la prédiction du cancer du poumon à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique. Les machines à vecteurs de support, les forêts aléatoires et les réseaux neuronaux artificiels sont des algorithmes couramment utilisés pour la prédiction du cancer du poumon. En optimisant la sélection des caractéristiques, ces modèles peuvent être formés avec les caractéristiques les plus informatives, ce qui réduit l'ajustement excessif et améliore la précision de la classification.

Les techniques de validation croisée peuvent également être utilisées pour évaluer les performances des algorithmes de sélection des caractéristiques et d'apprentissage automatique. L'intégration de la sélection optimisée des caractéristiques avec des techniques d'apprentissage automatique peut fournir un modèle de prédiction du cancer du poumon précis et fiable, qui a le potentiel d'améliorer la détection précoce et la médecine de précision pour les patients atteints de cancer du poumon.

Dans l'ensemble, la sélection optimisée des caractéristiques pour améliorer la prédiction du cancer du poumon à l'aide de techniques d'apprentissage automatique est une approche prometteuse pour améliorer les résultats pour les patients et réduire le fardeau mondial du cancer du poumon.

Autres informations sur le livre :

• ISBN : 9782572444642
• Auteur : Shanthi S
• Éditeur : Virgin Pub
• Langue : anglais
• Reliure : Broché