Interpretable machine learning for thyroid cancer recurrence predicton: Leveraging XGBoost and SHAP analysis

•Train and test an XGBoost model for recurrence prediction of patients suffering from thyroid cancer with high accuracy.•Use SHAP values to identify relevant biomarkers.•Use SHAP dependence plots to identify threshold values for patients at risk.•Our results could improve the identification of patie...

Ausführliche Beschreibung

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:European journal of radiology Jg. 186; S. 112049
Hauptverfasser: Schindele, Andreas, Krebold, Anne, Heiß, Ursula, Nimptsch, Kerstin, Pfaehler, Elisabeth, Berr, Christina, Bundschuh, Ralph A., Wendler, Thomas, Kertels, Olivia, Tran-Gia, Johannes, Pfob, Christian H., Lapa, Constantin
Format: Journal Article
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: Ireland Elsevier B.V 01.05.2025
Schlagworte:
ISSN:0720-048X, 1872-7727, 1872-7727
Online-Zugang:Volltext
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