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目的:评价基于FP-Growth和Apriori算法的机器学习(machine learning,ML)联合基于Logistic回归分析的医学统计技术在直肠癌患者死亡风险预测中应用的可行性和价值.方法:筛选2008 年01 月至2018 年01 月间于我院接受诊疗的青壮年直肠癌患者1 704 例,包含5 年内死亡患者324 例(19.01

作者:曹宇星;田龙;王晨宇

来源:现代肿瘤医学 2023 年 31卷 19期

知识库介绍

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作者:
曹宇星;田龙;王晨宇
来源:
现代肿瘤医学 2023 年 31卷 19期
标签:
机器学习 医学统计 直肠癌 死亡 预测 machine learning medical statistics rectal cancer death forecast
目的:评价基于FP-Growth和Apriori算法的机器学习(machine learning,ML)联合基于Logistic回归分析的医学统计技术在直肠癌患者死亡风险预测中应用的可行性和价值.方法:筛选2008 年01 月至2018 年01 月间于我院接受诊疗的青壮年直肠癌患者1 704 例,包含5 年内死亡患者324 例(19.01