目的基于基因表達(dá)數(shù)據(jù),通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法構(gòu)建模型鑒別前列腺癌。方法下載前列腺癌和前列腺正常組織的RNA測(cè)序數(shù)據(jù),進(jìn)行數(shù)據(jù)過(guò)濾并分析差異表達(dá)基因,選擇關(guān)鍵基因、建立模型并驗(yàn)證模型效能。驗(yàn)證決策樹、隨機(jī)森林、KNN近鄰、邏輯回歸和支持向量機(jī)這5個(gè)模型在默認(rèn)參數(shù)下的性能并選取具有較高檢驗(yàn)效能的模型進(jìn)行優(yōu)化。結(jié)果在5個(gè)模型中隨機(jī)森林的檢驗(yàn)效能最高,決策樹次之。優(yōu)化之后的隨機(jī)森林模型鑒別前列腺癌的準(zhǔn)確度為94%,受試者工作（ROC）曲線下面積為0.94。結(jié)論通過(guò)基因表達(dá)數(shù)據(jù)構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型能夠較好地預(yù)測(cè)前列腺癌。 

【文章來(lái)源】：現(xiàn)代泌尿外科雜志. 2020,25(07)

【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)

【部分圖文】：

隨機(jī)森林和決策樹的優(yōu)化和驗(yàn)證

鑒于隨機(jī)森林和決策樹模型的檢驗(yàn)效能，對(duì)其進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化有可能達(dá)到最佳的效果。我們首先探究了決策樹的深度對(duì)決策樹的影響和隨機(jī)森林中子分類器個(gè)數(shù)對(duì)隨機(jī)森林的影響。從圖3A中可以看出，當(dāng)樹的深度在16時(shí)決策樹模型的準(zhǔn)確度最高。此時(shí)模型識(shí)別前列腺癌的準(zhǔn)確度為0.941 4，比默認(rèn)模型上升了0.1個(gè)百分點(diǎn)左右。當(dāng)子評(píng)估器的個(gè)數(shù)取值為21的時(shí)候，隨機(jī)森林模型的分類效果最高，此時(shí)的準(zhǔn)確度為0.948，相比默認(rèn)參數(shù)上升了0.07個(gè)百分點(diǎn)（圖3B）。我們重新計(jì)算了優(yōu)化之后的決策樹和隨機(jī)森林的受試者工作曲線（receiver operating characteristic,ROC），如圖3C、E所示。決策樹的ROC曲線下面積為0.925 3，隨機(jī)森林的ROC曲線下面積為0.945 1,兩者的學(xué)習(xí)曲線如圖3D、F所示，訓(xùn)練集和驗(yàn)證集的評(píng)分較為接近，可見(jiàn)模型的訓(xùn)練達(dá)到了較好的效果。圖2 特征基因的選取和重要性排序

特征基因的選取和重要性排序

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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