基于机器学习算法的丙肝预测

作者：苗馨方; 刘铭^*; 蒋扬

来源：吉林大学学报(信息科学版), 2022, 40(04): 638-643.

DOI：10.19292/j.cnki.jdxxp.2022.04.011

• 丙肝
• 机器学习
• 梯度提升树
• 轻量级梯度提升机

由于丙型病毒性肝炎病毒感染后约有3～10%丙肝病例发展为肝细胞癌，因此准确预测丙肝感染情况，提高丙型肝炎病毒检测技术非常重要，为此，采用机器学习中的集成算法进行丙肝预测。为挑选出最优检测丙肝模型，将不同机器学习模型在UCI(University of California Irvine)丙肝数据进行比较分析。实验结果表明，梯度提升树，随机森林以及轻量级梯度提升机表现较好，其中梯度提升树在预测丙肝准确率高达0.935 1。使用梯度提升树对丙肝感染情况进行预测最为准确。

• 单位
  长春工业大学