基于惩罚逻辑回归的乳腺癌预测 - 胡雪梅; 谢英; 蒋慧凤 (数据采集与处理, 2021)
TP181%R737.9; 本文采用惩罚逻辑回归方法,利用威斯康星大学的乳腺癌数据对乳腺肿瘤进行预测.首先选取与乳腺癌相关的10个指标作为自变量,接着采用逻辑回归、LASSO惩罚逻辑回归、L2惩罚逻辑回归和弹性网惩罚逻辑回归作为分类器,利用75％的数据集作为训练集建立模型,最后利用25％的测试集、混淆矩阵和ROC曲线评估不同模型的预测精度.结果表明,LASSO惩罚逻辑回归的预测表现最好,预测精度达到97.18％;弹性网惩罚逻辑回归的预测表现随着α的增大发生变化,特别当α=0.9时,预测精度达到97.18％,与LASSO惩罚逻辑回归的预测表现一样好;L2惩罚逻辑回归的预测表现排第3,逻辑回归表现最差.因此,在乳腺肿瘤诊断中可借助LASSO惩罚逻辑回归和弹性网惩罚逻辑回归提高诊断精度.