基于随机森林模型下CINI的RFG-SVM

　　针对计算机辅助诊断（CAD）技术在乳腺癌疾病诊断准确率的优化问题，提出了一种基于随机森林模型下Gini指标特征加权的支持向量机方法（RFGSVM）。该方法利用了随机森林模型下的Gini指数衡量各个特征对分类结果的重要性，构造具有加权特征向量核函数的支持向量机，并在乳腺癌疾病诊断方面加以应用。经理论分析和实验数据验证，相比于传统的支持向量机（SVM），该方法提升了分类预测的性能，其结果与最新的方法相比也具有一定的竞争力，而且在医疗诊断应用方面更具优势。