一种基于机器学习和多维度数据的乳腺癌风险预测方法

本发明公开了一种基于机器学习和多维度数据的乳腺癌风险预测方法，属于医疗健康信息技术领域，该方法基于NHANES数据库，收集饮食、生活习惯等信息，并形成数据集合；进行预处理；利用LASSO回归、mRMR、向前选择三种特征选择方法筛选有意义的数据特征，取交集后得到最终的特征数据集；划分训练集和测试集；使用SVM机器学习方法建立风险预测模型，对训练集进行学习；对测试集进行模型的性能分析，得到最终训练模型进行风险预测概率；本发明具有多源数据整合、高精度预测、个性化评估和动态更新等优点，能有效的挖掘乳腺癌的风险因素，为乳腺癌防治提供理论支撑，指导高危人群筛查，助力降低发病率，实现早诊早治，推动女性健康事业发展。