基于不完整乳腺癌数据的模型预测研究

针对不完整乳腺癌数据问题,该研究提出kmeans-KNN方法处理缺失值。首先对训练集进行聚类并采用KNN进行缺失值填充,基于完整训练集训练线性回归模型填充测试集的缺失值,然后使用机器学习算法XGBoost、RF、KNN、SVM对完整训练集进行训练建模,利用建立好的模型对完整测试集进行测试。结果证明kmeans-KNN在缺失值预处理上优于EM、MICE等常用的缺失值填补方法,在准确度和AUC上,kmeans-KNN+SVM取得最优。