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Machine learning algorithm for lung cancer classification using ADASYN with standard random forest
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PRE
AI
DOI：10.1504/IJDMB.2026.150961.png)
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摘要
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肺癌是一种在肺部发展的癌症类型。早期识别肺癌症状可能导致成功的治疗。数据集表明存在重复特征，以及分类不平衡，使得肺癌分类成为一个具有挑战性的任务。本研究提出了一种将ADASYN与标准随机森林（ASRF）模型相结合的新方法，以增强肺癌数据集识别的有效性。如所述，ASRF通过使用特征重要性提供可解释的结果，从而为影响肺癌分类判断的因素提供重要见解。分类算法用于确定特定患者是否存在肺癌。当将提出的ASRF与当前的SVM、MLP、RF和GB进行比较时，与其他现有方法相比，ASRF技术达到了93.5%的精确度、94.7%的召回率、94.1%的F度量，以及94%的准确率。
Keyword:
lung cancer
LC
RF ASRF
MLP
support vector machine
SVM
GB
