文件名称:
MachineLearning-ERbreastCancer：带有梯度下降逻辑回归的ER乳腺癌预测-源码
开发工具:
文件大小: 245kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-16
详细说明：使用梯度下降逻辑回归的ER乳腺癌预测
乔治娜·冈萨雷斯（Georgina Gonzalez）
拷贝数畸变，基因组区域的得失是癌症的标志。 拷贝数数据是高维数据，具有大量相关特征。 通常，像在这种情况下一样，样本数量比特征数量少。 在这项工作中，我首先使用阵列CGH的拓扑分析（TAaCGH）[1]降低了维度，从而检测出雌激素受体（ER +）过表达的患者的拷贝数显着异常。 接下来，确定每个患者的特定区域是否异常，从而创建一组二进制变量，这些变量将用作梯度下降逻辑回归模型的特征以预测ER +乳腺癌[2]。
文件regularized_optim_logit_ERpos.pdf显示了结果，并描述了导致ER +乳腺癌的F1分数达到71.4％的最终模型的每个步骤。
参考
[1]丹尼尔·德沃斯金（Daniel DeWoskin），琼·克莱门特（Joan Climent），克鲁斯·怀特一世（I Cru
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