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作者：穆晓霞;苗玉琪;王一洁;郭启航;李钧涛;
单位：河南师范大学计算机与信息工程学院;河南师范大学数学与统计学院;
摘要：为了探索特征之间的相互作用，提高对免疫检查点阻断治疗响应的预测精度，构建了一种融合随机森林与支持向量机的预测模型(RFSVM).首先，使用随机森林(RF)算法评估各特征的重要性，并通过递归特征消除方法筛选出一个新的特征集，该特征集不仅包括原始特征，还包含其二阶非线性组合；其次，在该特征集上构建支持向量机(SVM)模型，并通过比较实验确定最适合的核函数.实验结果表明，与4种常见的机器学习算法相比，所提出的RFSVM模型在非小细胞肺癌数据集上表现优异.此外，通过Kaplan-Meier生存分析验证了所选特征在生物学上的显著意义.
关键词：非小细胞肺癌;;免疫检查点阻断;;支持向量机;;随机森林
基金资助：国家自然科学基金资助项目(61203293);; 河南省科技攻关项目(242102211023)
