基于WOA-SHAP特征选择的LightGBM乳腺癌预测方法及系统

本发明公开一种基于WOA‑SHAP特征选择的LightGBM乳腺癌预测方法及系统，系统中的数据集预处理模块提取数字图像中的细胞核特征，并对特征值进行数据预处理；数据集划分模块将特征数据集划分为训练集和测试集；数据集均衡化模块对特征数据集进行均衡化处理；特征选择模块基于鲸鱼优化算法，融合SHAP值对特征进行特征选择；LightGBM模型训练模块基于特征选择后的特征子集训练LightGBM模型；LightGBM模型优化模块基于粒子群优化算法优化模型的超参数；模型评估模块对训练后的模型进行效果评估；预测模块基于训练后的LightGBM模型进行预测。本发明能有效识别最有影响力的特征，提高检测的准确率。