大肠癌（CRC）是一种常见的癌症，每年在全球范围内导致大约600,000例死亡。 因此，找到相关因素并准确地检测出癌症非常重要。 然而，及时准确地预测疾病是具有挑战性的。 在这项研究中，我们建立了一个基于逻辑回归（LR）和支持向量机（SVM）的集成模型，将CRC分为癌症和正常样本。 从各种因素，包括人类的位置，年龄，性别，BMI和癌症的肿瘤类型，肿瘤等级和DNA，我们使用逻辑回归作为主要特征，选择最显着的因素（p <0.05），并具有这些特征，使用不同的内核类型（线性，径向基函数（RBF）