目的 基于microRNA组学数据,探讨加权随机森林在三阴性乳腺癌分类预测中的应用,为疾病诊断提供方法学支撑.方法 以TCGA乳腺癌数据为例,采用加权随机森林构建三阴性乳腺癌的分类预测模型,并与随机森林、logistic回归、支持向量机、LASSO和岭回归五种模型进行比较.结果 通过比较六种模型的5个评价指标,加权随机森林模型的预测性能明显优于其他五种模型,加权随机森林模型的灵敏度为0.852、特异度为0.873、准确度为0.871、AUC值为0.862和G-means值为0.861.结论 加权随机森林构建的分类预测模型较好地识别了三阴性乳腺癌患者,可为三阴性乳腺癌的诊断提供方法学上的参考.
作者：郭志飞；王碧珏；杨海涛；李治；王菊平；曹红艳；周立业
来源：中国卫生统计 2020 年 37卷 6期
