EHO算法在癌症预测中的优化与特征选择：性能分析

本文主要探讨了基于神经网络的癌症预测和特征选择的研究方法，针对癌症这一全球范围内的重大公共卫生问题，特别是肺癌、乳腺癌和宫颈癌的早期预警和分类。研究者们利用自然的机器学习技术——大象放牧优化算法（EHO）进行实验，其在癌症数据集上展现了良好的预测性能。 EHO算法通过肺癌、乳腺癌和宫颈癌的数据集验证，其目标是提高癌症分类的准确性，区分高风险和低风险患者。在这个过程中，特征选择起着关键作用，研究者采用了ANOVA和Kruskal-Wallis检验等统计方法来挑选最相关的特征，以减少噪声和提高预测模型的效率。 实验结果显示，EHO算法在特征选择的帮助下，其均方根误差（RMSE）和正确分类率（CCR）相较于无特征选择的情况有了显著提升。例如，在乳腺癌数据集中，EHO的CCR达到了0.9837，优于PSO和LLWNN算法。在宫颈癌数据集和肺癌数据集上也取得了类似的优势，表明EHO在癌症预测中的表现具有竞争力。 值得注意的是，文中提到，在没有特征选择的情况下，传统的分类技术可能会消耗更多时间，因为需要处理大量的特征数据。然而，通过特征选择，如EHO结合ANOVA，可以显著节省计算资源，同时提高预测的精度和速度。 总结来说，这篇研究展示了神经网络尤其是EHO算法在癌症预测中的潜力，以及特征选择在提升预测性能和效率方面的重要性。这对于癌症预防和治疗领域的实践具有积极意义，未来可能成为一种有力的辅助工具，帮助医生和研究人员更准确地识别高风险患者，从而改善癌症的管理策略和患者的生存率。