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目标：肺癌是一种多方面的疾病，受一系列生活方式，环境和遗传因素的影响。由于吸烟和空气污染的速度升高，肺癌的患病率在某些地区正在增加。本研究旨在调查导致肺癌发展和发展的因素，特别着重于评估各种生活方式，环境和遗传变量的预测意义。材料和方法：研究使用了Kaggle公开访问的数据集，其中包括16个特征和3,310个发生。数据包括示范性，行为和与健康相关的特征，包括性别，吸烟，焦虑，精疲力尽和慢性病。使用MLP模型来评估每个变量的预测重要性。该数据集分为70％进行培训，测试30％。使用归一化的物质比较了因素对肺癌风险的相对影响。结果：该研究表明肺癌与吸烟，咳嗽，黄手指和胸部不适之间存在牢固的相关性。此外，疲劳和过敏是重要的指标。然而，基于性别和年龄，肺癌发生的差异没有明显的差异。年龄被确定为MLP模型中的主要预测因子，呼吸急促，酒精摄入量，黄手指和吸烟是随后的预测因子。结论：该研究肯定了吸烟与肺癌之间众所周知的相关性，强调了早期指标的重要性，例如持续的咳嗽和胸部不适。缺乏明显的性别和年龄差异意味着行为和症状变量可能在确定患肺癌的风险中起更为重要的作用。结果认可包含肺癌筛查计划，这些计划还考虑了其他变量，例如环境暴露和遗传倾向，除了吸烟等常规危险因素外。
机器学习在肺癌预测中的作用
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