通讯作者: 冯利, fengli@ouchn.edu.cn

DOI：10.12201/bmr.202108.00016

A Comparative Study on the Accuracy of Nine Combined Machine Learning Algorithms in Early Diagnosis of Tumors Based on High-dimensional dataFeng Li 1,*, Yue Xiaofei 2

• 摘要：将降维方法（偏最小二乘法，PLS）与线性判别分析（LDA）、k-最近邻法（KNN）、决策树（DT）、支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）、装袋法（Bagging）、随机森林法（RF）、二次判别分析（QDA）及逻辑回归（LR）组成9种结合式分类器并分析幼年转基因肿瘤小鼠及正常对照组小鼠的血清蛋白质组数据集，以比较9种结合式机器学习算法在基于高维数据的肿瘤早期诊断中的准确性。结果发现，PLS-LR、PLS-LDA、PLS-ANN、PLS-SVM、PLS-QDA的对两类小鼠的分类准确性较高。

  关键词： 机器学习; 早期诊断; 肿瘤; 高维数据

   

  Abstract: Nine combined classifiers composed of linear discriminant analysis (LDA), k-nearest neighbor method (KNN), decision tree (DT), support vector machine (SVM), artificial neural network (ANN), bagging, random forest method (RF), quadratic discriminant analysis (QDA) and logistic regression (LR) combined with dimension reduction method (partial least squares, PLS) were used to analyze the serum proteome data sets of young transgenic tumor mice and normal control mice to compare the accuracy of nine combined machine learning algorithms in early diagnosis of tumor based on high-dimensional data. The results showed that the classification accuracy of PLS-LR, PLS-LDA, PLS-ANN, PLS-SVM and PLS-QDA was higher.

  Key words: Machine; Learning, Early; Diagnosis, Tumors, High-dimensional; data

  提交时间：2021-10-09

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