基于集成学习的乳腺癌生存预测研究

作者：张继婕; 覃庆洪; 刘雪萍^*; 王康权; 魏薇

来源：广西科技大学学报, 2022, 33(01): 101-109.

DOI：10.16375/j.cnki.cn45-1395/t.2022.01.015

• SEER数据库
• 乳腺癌
• 集成学习
• 预后预测

为对乳腺癌5年生存状态进行预测并分析其影响因素,首先,选取SEER数据库中2004—2010年乳腺癌相关数据,对选取的特征进行数据预处理;其次,在数据层面上,对数据进行SMOTE上采样以解决数据类别不平衡问题;在算法层面上,比较LightGBM、CatBoost和GBDT这3个模型在预测乳腺癌5年生存状态上的优劣;最后,根据重要性对乳腺癌5年生存状态的影响因素进行排序,并通过SHAP值对影响因素进行解释分析。本文构建的乳腺癌5年生存状态预测模型比单一模型具有更好的性能,其准确率、AUC、召回率、精确度和F1值分别为0.906 0、0.844 3、0.983 7、0.916 0和0.948 7;发现乳腺癌5年生存状态与肿瘤大小、检出的淋巴结总数、淋巴结转移数、雌激素受体、孕激素受体、年龄等因素有较大关系。本预测模型选择出的重要性特征与目前的临床结果保持一致,能为临床预后预测提供一定的技术支持。

• 单位
  广西医科大学附属肿瘤医院; 广西科技大学