换一批基于回归树集群填补乳腺癌诊疗缺失数据的应用
Application of Regression Tree Cluster to Fill in Missing Fata of Breast Cancer Diagnosis and Treatment
摘要目的 针对临床数据出现的多个不完整属性数据缺失,将特征选择与回归树插补法结合,提出一种回归树集群的缺失值填补方法.方法 相比于传统的特征选择方法,该方法通过客观权重赋权法减少属性之间信息的重叠,降低了属性之间强相关性带来的影响.结果 相比于传统的回归树插补法,该方法不会造成观测数据的极大浪费,合理利用了数据集内的所有观测值.结论 通过乳腺癌医疗数据得出,该方法的真阳性率指标优于模型树插补法、K近邻插补法和多重插补法.F计分指标显示该模型十分有效.
更多相关知识
关键词
生物医药乳腺癌回归树集群特征选择回归树插补法缺失值填补法多重插补法F计分指标biological medicinebreast cancerregression tree clusterFeature selectionregression tree clus-termissing value filling methodmultiple interpolationf Scoring indicator
分类号
R737.9（泌尿生殖器肿瘤）
栏目名称
DOI
10.16096/J.cnki.nmgyxzz.2025.57.04.001
发布时间
2025-06-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
内蒙古自治区自然科学基金项目（2024MS01015）
内蒙古自治区教育规划课题（NGJGH2021094）
内蒙古工业大学博士基金项目（BS201930）
内蒙古自治区直属高校基本科研业务费项目（JY20220190）
- 浏览1
- 被引0
- 下载1
相似文献
- 中文期刊
- 外文期刊
- 学位论文
- 会议论文
