【摘 要】
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针对计算机辅助诊断(CAD)技术在乳腺癌疾病诊断准确率的优化问题,提出了一种基于随机森林模型下Gini指标特征加权的支持向量机方法(RFG-SVM)。该方法利用了随机森林模型下的G
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针对计算机辅助诊断(CAD)技术在乳腺癌疾病诊断准确率的优化问题,提出了一种基于随机森林模型下Gini指标特征加权的支持向量机方法(RFG-SVM)。该方法利用了随机森林模型下的Gini指数衡量各个特征对分类结果的重要性,构造具有加权特征向量核函数的支持向量机,并在乳腺癌疾病诊断方面加以应用。经理论分析和实验数据验证,相比于传统的支持向量机(SVM),该方法提升了分类预测的性能,其结果与最新的方法相比也具有一定的竞争力,而且在医疗诊断应用方面更具优势。
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