python随机森林筛选变量_一种基于随机森林的改进特征筛选算法-优快云博客

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本文探讨了随机森林算法在肝癌预后预测中的应用，提出了一种改进的基于随机森林的特征筛选算法。通过Python编程设计的系统，研究了不同算法、参数和内部策略对预测精度和计算性能的影响。结果显示，随机森林具有更好的泛化能力和训练速度，改进的特征筛选算法能在保证预测精度的同时显著减少特征数量。

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刘云翔陈斌周子宜

摘要：肝癌是一种我国高发的消化系统恶性肿瘤，患者死亡率高，威胁极大。而其预后情况通常只能通过医生的专业知识和经验积累来粗略判断，准确率较差。因此文中在分析随机森林算法的基本原理的基础上，提出一种改进的基于随机森林的特征筛选算法，并应用Python编程设计了一个能够预处理数据、调用这些算法、控制各参数并展现测试结果的系统，最终将该系统应用于肝癌预后预测，比较分析了不同的算法、参数、内部策略对预测精度和计算性能的影响。研究结果表明，随机森林相比剪枝过的决策树具备更好的泛化能力和训练速度，改进的特征筛选算法能够在保证预测精度的前提下显著缩小特征集。

关键词：随机森林算法; 特征筛选; 肝癌预后预测; 决策树; 预测精度; 特征集

中图分类号： TN911?34; TP3?05; TP312 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X(2019)12?0117?05

Abstract： Liver cancer is a malignant tumor of the digestive system highly occurred in China， which causes high mortality of patients and great threat to their lives， and its prognosis conditions are often roughly judged by doctors with their professional knowledge and experience acc