一种基于最优AUC的多机器学习模型特征选择方法.pdfVIP

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2023-05-15 发布于北京
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一种基于最优AUC的多机器学习模型特征选择方法.pdf

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本发明所述的一种基于最优AUC的多机器学习模型特征选择方法，其步骤为：步骤1、输入影响组学特征数据集，对所有输入的特征进行预处理；步骤2、选择多种机器学习模型交叉组合进行进一步的特征筛选模型构建，迭代计算每一个高重现性特征子集的影像组学模型AUC；步骤3、对AUC结果进行比较，选取最优AUC，获得最优高重现性特征集，并将AUC结果生成可视化热力图。本发明通过交叉组合的方式形成了幂增数量的组合特征选择分类器，迭代地对所获得高重现性特征集进行了影像组学模型AUC的计算以及对比，并根据最优AUC自动进

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114724715 A (43)申请公布日 2022.07.08 (21)申请号 202210380302.0 G06K 9/62 (2022.01)