Literatür taramasından görülece˘gi

Literatür taramasından görülece˘gi üzere, HCC hastalarına yönelik sa˘gkalım tahmini için yapılan çalı¸smalarda hastaların ki¸sisel sa˘glık geçmi¸slerindeki klinik veriler göz önünde bulundurulmaktadır. Ancak, elde edilen klinik verilerin ço- ˘gunda eksik veriler bulunmakta ve bu da tahmin oranının dü¸smesine neden olmaktadır. Eksik verilerin tamamlanmasında mod, medyan ve ortalama gibi klasik yöntemler yaygın olarak kullanılmaktadır. Fakat bahsi geçen yöntemler saptanabilir tamamlamaya engel olmakla birlikte veri örne˘ginde bulunan istatistiksel düzenleri de ihmal eder [17]. Sunulan bu çalı¸smada, makine ö˘grenme tabanlı karar a˘gacı temelli regresyon ve do˘grusal regresyon gibi iki farklı yöntem eksik verilerin tamamlanmasında kullanılmı¸s ve klasik yöntemlerle kar¸sıla¸stırılarak daha iyi performans verdi˘gi gösterilmi¸stir. Herhangi bir maliyet hesabı gerektirmemesi, veriyi oldu˘gu gibi i¸sleyebilmesi, uygulanmasının ve anla¸sılabilirli˘ginin kolay olması gibi nedenlerden dolayı çalı¸smada NB ve DT yöntemleri tercihedilmi¸stir.

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从文献回顾中可以看出，在对 HCC 患者进行生存预测的研究中考虑了患者个人健康史的临床数据。然而，获得的大多数临床数据不完整，导致估计率较低。众数、中位数和均值等经典方法被广泛用于补全缺失数据。然而，上述方法阻止了可检测的完成并忽略了数据样本中的统计模式 [17]。在本研究中，使用基于机器学习的基于决策树的回归和线性回归两种不同的方法来完成缺失数据，并且与经典方法相比，它显示出更好的性能。<br>已经完成。

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在文献扫描中，HCC患者在临床试验中暴露于临床数据，但获得的临床数据非常有限，这是由于预测率。当额外的数据完成时，经典的方法，如媒体和媒体，是常用的。然而，在±gine的数据样本中发现的统计安排被忽略了，这阻碍了之前方法的完成[17]。结果表明，除了完成缺失数据的两种不同方法外，机器的预掷榴弹决策基于基本回归和do组回归。无需计算任何成本，但需要评估、实施NB和DT方法，并使其更容易在剧院中使用，因为NB和DT不需要。<br>这是伪装。

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根据文献的分析，在针对HCC患者的研究中，我们考虑了患者的临床资料但是，所得到的临床数据是多天缺失的，这导致了估计的四分之一。传统方法(如模式、介质和平均值)通常用于完成缺失的数据。但是，这些方法会忽略数据实例中的统计规则，但无法确定是否完成。在此样例中，两种不同的方法(例如基于机器先验的回归和基于do-class回归)用于完成缺失的数据，并使用传统方法实现利润首选采用NB和DT方法，原因包括不需要任何成本计算、数据删除、实施和易于理解是必须的。

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