基于隨機森林模型下CINI的RFG-SVM
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標簽：CINI(1697)
針對計算機輔助診斷（CAD）技術在乳腺癌疾病診斷準確率的優(yōu)化問題，提出了一種基于隨機森林模型下Gini指標特征加權的支持向量機方法（RFGSVM）。該方法利用了隨機森林模型下的Gini指數(shù)衡量各個特征對分類結果的重要性，構造具有加權特征向量核函數(shù)的支持向量機，并在乳腺癌疾病診斷方面加以應用。經(jīng)理論分析和實驗數(shù)據(jù)驗證，相比于傳統(tǒng)的支持向量機（SVM），該方法提升了分類預測的性能，其結果與最新的方法相比也具有一定的競爭力，而且在醫(yī)療診斷應用方面更具優(yōu)勢。
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