肺癌预测机器学习算法性能比较研究数据集

数据集概述

本数据集围绕肺癌预测任务，对比逻辑回归、支持向量机、随机森林、梯度提升、神经网络五种机器学习算法的性能。基于人口统计学、生活方式及医疗数据，分析各算法准确率、AUC-ROC等指标及关键预测因子，为早期肺癌检测的临床应用提供参考。

文件详解

• 文件名称: 5_41-55_IJMSPHR__Performance of machine learning algorithm.pdf
• 文件格式: PDF
• 内容说明: 该文档包含五种机器学习算法在肺癌预测任务中的性能对比结果，涉及算法准确率、AUC-ROC分数等核心指标，以及吸烟史、慢性疾病等关键预测因子分析。

数据来源

UCI Machine Learning Repository

适用场景

• 医疗机器学习研究: 分析不同算法在肺癌预测任务中的性能差异与适用条件
• 临床辅助决策: 探索高准确率算法在早期肺癌检测中的临床应用潜力
• 特征工程研究: 验证吸烟史、慢性疾病等已知风险因素对肺癌预测的贡献度
• 算法选型参考: 为医疗领域机器学习模型开发提供算法性能对比依据