《表1 预测结果统计：基于XGBoost对肺鳞癌和肺腺癌的分类预测》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于XGBoost对肺鳞癌和肺腺癌的分类预测》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

本次实验在Linux环境下进行，选择Python语言进行实现，将1 099个差异表达的m RNA作为特征，基于XGBoost进行建模，预测结果与数据库中真实数据进行比较，最终得出评判结果。计算分类预测的准确率为96.55%，AUC值为99.04%，Kappa值为0.92，肺鳞癌阳性预测值为0.97，肺腺癌阳性预测值为0.96（表1）。