Selección optimizada de características para mejorar la predicción del cáncer de pulmón mediante técnicas de aprendizaje automático

Título original:

Optimized feature selection for enhancing lung cancer prediction using machine learning techniques

Contenido del libro:

El cáncer de pulmón es una de las principales causas de muerte por cáncer en todo el mundo. Las técnicas de aprendizaje automático han mostrado resultados prometedores en la detección precoz y la predicción del cáncer de pulmón. Sin embargo, los datos de alta dimensión, como los perfiles de expresión génica, pueden introducir ruido y disminuir la precisión de clasificación de los modelos de aprendizaje automático. Las técnicas de selección de características pueden paliar este problema identificando las características más relevantes e informativas, lo que conduce a un mejor rendimiento del modelo.

Las técnicas optimizadas de selección de características pueden mejorar la precisión de la predicción del cáncer de pulmón mediante algoritmos de aprendizaje automático. Las máquinas de vectores soporte, los bosques aleatorios y las redes neuronales artificiales son algoritmos de uso común para la predicción del cáncer de pulmón. Optimizando la selección de características, estos modelos pueden entrenarse con las características más informativas, reduciendo el sobreajuste y mejorando la precisión de la clasificación.

También se pueden utilizar técnicas de validación cruzada para evaluar el rendimiento de la selección de características y los algoritmos de aprendizaje automático. La integración de la selección optimizada de características con las técnicas de aprendizaje automático puede proporcionar un modelo de predicción del cáncer de pulmón preciso y fiable, que tiene el potencial de mejorar la detección precoz y la medicina de precisión para los pacientes con cáncer de pulmón.

En general, la selección optimizada de características para mejorar la predicción del cáncer de pulmón mediante técnicas de aprendizaje automático es un enfoque prometedor para mejorar los resultados de los pacientes y reducir la carga global del cáncer de pulmón.