随机森林模型构建及其在尤因肉瘤患者转移状态评估中的应用

摘要

目的 构建随机森林模型以评估尤因肉瘤的转移状态。方法 自SEER数据库收集尤因肉瘤患者临床数据，利用随机森林机器学习法构建尤因肉瘤转移预测分类器，并进行模型评估和模型解释。结果 数据集清洗后共保留565例原发性尤因肉瘤患者。尤因肉瘤患者转移状态与其居住地、肿瘤大小和肿瘤分级有关。模型在测试集的准确性和AUC分别为0.87和0.90。SHAP解释器证实肿瘤大小和肿瘤分级具有最佳贡献度。结论 肿瘤大小和肿瘤分级在尤因肉瘤转移分类器具有最大预测权值。

关键词

尤因肉瘤 / 肿瘤转移 / 随机森林 / 机器学习