摘要:我国的胃癌发病率高，每年新增胃癌患者占全世界每年新增数量的42％，胃癌成为我国恶性肿瘤防控的重点.本文针对胃癌数据的特征，给出数据预处理和集成方法；采用C5.0分类算法，构建了胃癌生存预测模型，并首次采用美国癌症研究所的SEER数据库进行预测实验.实验结果表明：C5.0预测的精确度、特异性均高于BP-神经网络算法；胃癌患者的出生地点与最终的存活状态之间存在较强的相关性.该研究是数据挖掘技术在医学领域的一个实际应用，对胃癌的临床诊断具有一定的参考价值，可为医生制定合理的治疗和预防方案提供一定参考.