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...

Celý popis

Uloženo v:
Podrobná bibliografie
Vydáno v:European journal of radiology Ročník 186; s. 112049
Hlavní autoři: 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
Médium: Journal Article
Jazyk:angličtina
Vydáno: Ireland Elsevier B.V 01.05.2025
Témata:
ISSN:0720-048X, 1872-7727, 1872-7727
On-line přístup:Získat plný text
Tagy: Přidat tag
Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!
Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!
Nejprve se musíte přihlásit.