基于深度因子分解机预测抗癌药物敏感性的方法

本发明基于深度因子分解机预测抗癌药物敏感性的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：构建数据集及预处理；步骤2：构建深度因子分解机DeepFM的模型：所述深度因子分解机DeepFM的模型的主要思路是构建因子分解机FM模型、构建深层神经网络模型DNN、将因子分解机FM与深层神经网络相融合构建深度因子分解机DeepFM模型；步骤3：训练各阶段模型结果并评价，将步骤1得到的抗癌药物敏感性数据平均分为5部分，执行5折交叉验证，在此阶段为了训练各个阶段的模型结果。本发明药物低阶特征组合单独建模，并融合高阶特征组合，构建融合深层神经网络模型以及因子分解机模型的模型，更好的提取药物特征结构，使构建模型更准确，精度更高。