35、机器学习算法在癌症预测与预后中的应用综述

机器学习算法在癌症预测与预后中的应用综述

癌症是一种令人恐惧的疾病，其治疗方案的制定依赖于风险评估、生存因素和复发概率的评估。这些因素又与大量复杂且相互关联的特征有关，因此，利用机器学习算法构建自动化预测系统对医生来说具有重要意义。本文将介绍机器学习算法在癌症预测和预后中的应用，包括算法类型、特征选择以及不同算法的性能比较。

1. 机器学习方法概述

机器学习方法主要分为监督学习、无监督学习和强化学习三类：
- 监督学习 ：如分类和回归，以标记数据为输入，目的是推断出将给定标记输入映射到输出的算法。
- 无监督学习 ：从无标记数据中推断算法，揭示隐藏的关系。
- 强化学习 ：将输入数据分为训练样本和测试样本，并基于奖励和惩罚策略训练模型。

为了开发预测系统，需要用现有数据对系统进行训练。机器学习提供了多种算法来训练和测试标记和未标记数据。模型以已有的标记（监督）或未标记（无监督）数据为输入，提供将简单输入特征映射到复杂输出的算法，并通过自我训练对新数据进行结果预测。开发的模型需要进行评估和监控（交叉验证）以评估其准确性，可通过重复排列采样来创建训练和测试样本。

常用于癌症预测系统训练的算法包括决策树、朴素贝叶斯、K近邻、支持向量机（SVM）和神经网络。近年来，深度神经网络在生物过程预测中受到了广泛关注。

2. 预测特征选择

机器学习算法的成功很大程度上取决于用于训练系统的数据质量。数据质量差会导致结果不佳，变量过多或过少都会产生不确定的结果，这种情况被称为“维度灾难”。因此，需