决策树是通过递回分割.pptx

决策树是一种广泛应用于数据挖掘和机器学习中的预测模型，它通过一种递归分割的方法来构建。递归分割是指将原始数据集不断划分为更小的子集，直到满足某个停止条件，例如达到预设的纯度标准或者子集大小限制。在每一个分割点，决策树选择一个最优特征进行划分，这个最优特征通常是根据某种评估标准，如信息增益、基尼指数或熵减少等来确定的。 在医学领域，决策树特别适用于分析复杂的临床数据，如非小细胞肺癌（NSCLC）的研究。NSCLC是全球最常见导致癌症死亡的原因，尽管现有的分期方法有助于诊断，但它们在预测患者预后方面存在不足。因此，科学家们寻求通过基因表达谱来改进预测模型。 微阵列（microarray）技术是基因表达分析的重要工具，它能够同时检测大量基因的表达水平。在这个案例中，研究者使用cDNA微阵列对125个NSCLC手术样本进行了基因表达分析。样本被标记上荧光物质，以显示样本与探针相互作用的模式，即杂交化。每个微阵列可能包含成千上万个探针，用于检测各种基因表达情况。通过微阵列和逆转录聚合酶链反应（RT-PCR）的结合，研究者可以识别出与临床结果相关的基因签名。 在实验方法上，研究者使用计算机随机分配了185例连续患者的样本进行微阵列分析。选取了125个随机挑选的接受手术治疗的NSCLC患者，他们的冷冻肿瘤组织样本来自1999年12月至2003年12月期间在台中荣民总医院。这些样本未接受辅助化疗，包括60例腺癌，52例鳞状细胞癌，以及其他13例不同类型的癌症。之前的研究已经鉴定出了672个与侵袭性活动相关的基因，并将它们重复排列在尼龙膜上。接着，每份样本的4μg总RNA被用来验证微阵列分析中发现的基因表达水平，利用特异性的TaqMan引物对16个基因和一个对照基因TBP（TATA-box结合蛋白）进行了实时RT-PCR。 通过这样的分析，研究者构建了一个包含5个基因的签名模型，该模型可以用于预测独立队列中60例随机选择的患者的风险。这种五基因风险预测模型有望提高早期NSCLC患者复发率的预测精度，从而指导更加个性化的治疗策略。这种方法不仅深化了我们对NSCLC生物学机制的理解，也为临床决策提供了更为精确的依据，对改善患者预后具有重要意义。