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

最新推荐文章于 2025-09-16 16:06:51 发布

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#python随机森林筛选变量

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。

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?3