运用深度学习及机器学习技术对乳腺癌进行预测的研究论文

乳腺癌主要是在女性中发现的，并且是增加女性死亡率的一个主要原因。 乳腺癌的诊断非常耗时，并且由于系统的可用性较低，因此有必要开发一种可以在早期阶段自动诊断乳腺癌的系统。 各种机器学习和深度学习算法已被用于良性和恶性肿瘤的分类。 已使用威斯康星乳腺癌数据集，其中包含 569 个样本和 30 个特征。 本文重点介绍了在从存储库中提取的数据集上实现的各种模型，例如逻辑回归、支持向量机 (SVM) 和 K 最近邻 (KNN)、多层感知器分类器、人工神经网络 (ANN) 等Kaggle 的。 这些算法中的每一个都已经过测量，并就获得的准确度和精确度进行了比较。 所有技术都用 Python 编码并在 Google Colab 中执行，这是一个科学的 Python 开发环境。 实验表明，SVM 和随机森林分类器最适合预测分析，准确率为 96.5%。 为了提高预测的准确性，已经实施了 CNN 和 ANN 等深度学习算法。 在 ANN 和 CNN 的情况下获得的最大准确率分别为 99.3% 和 97.3%。 Relu 和 sigmoid 等激活函数已被用于根据概率预测结果。