Selezione ottimizzata delle caratteristiche per migliorare la predizione del cancro al polmone utilizzando tecniche di apprendimento automatico

Titolo originale:

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

Contenuto del libro:

Il cancro ai polmoni è una delle principali cause di morte per cancro in tutto il mondo. Le tecniche di apprendimento automatico hanno mostrato risultati promettenti nella diagnosi precoce e nella previsione del cancro ai polmoni. Tuttavia, i dati ad alta dimensionalità, come i profili di espressione genica, possono introdurre rumore e ridurre l'accuratezza della classificazione dei modelli di apprendimento automatico. Le tecniche di selezione delle caratteristiche possono alleviare questo problema identificando le caratteristiche più rilevanti e informative, con conseguente miglioramento delle prestazioni del modello.

Le tecniche di selezione delle caratteristiche ottimizzate possono migliorare l'accuratezza della previsione del cancro al polmone utilizzando algoritmi di apprendimento automatico. Le macchine a vettori di supporto, la foresta casuale e le reti neurali artificiali sono algoritmi comunemente utilizzati per la previsione del tumore al polmone. Ottimizzando la selezione delle caratteristiche, questi modelli possono essere addestrati con le caratteristiche più informative, riducendo l'overfitting e migliorando l'accuratezza della classificazione.

Le tecniche di convalida incrociata possono essere utilizzate anche per valutare le prestazioni della selezione delle caratteristiche e degli algoritmi di apprendimento automatico. L'integrazione della selezione ottimizzata delle caratteristiche con le tecniche di apprendimento automatico può fornire un modello di previsione del cancro del polmone accurato e affidabile, che ha il potenziale di migliorare la diagnosi precoce e la medicina di precisione per i pazienti affetti da cancro del polmone.

Nel complesso, la selezione ottimizzata delle caratteristiche per migliorare la predizione del cancro del polmone utilizzando tecniche di apprendimento automatico è un approccio promettente per migliorare i risultati dei pazienti e ridurre l'onere globale del cancro del polmone.