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[