本发明涉及一种基于XGBoost的结直肠癌检测系统，包括数据采集模块、数据预处理模块、特征选择模块、模型构建模块和结果预测模块，分别用于：构建结直肠癌数据集；数据预处理；使用RFE递归特征选择进行特征选择，得到多个子数据集；构建XGBoost模型，使用子数据集对其进行训练，通过遗传算法优化XGBoost模型参数，得到检测模型；使用检测模型预测结直肠癌的死亡类型。与现有技术相比，本发明通过RFE递归特征选择对数据进行特征选择，结合机器学习算法XGBoost实现结直肠癌死亡类别的智能检测，并使用遗传算法优化模型参数，能够较快且有效地分析并预测结直肠癌的死亡类型，能够更加准确地识别出多类别当中的少数类，具有较高的准确率，精确率，召回率和F1值。