机器学习分类器在乳腺癌预测和检测中的有效作用-研究论文

社会上的主要疾病是全世界女性的乳腺癌，其中27％的女性患有癌症。 机器学习分类器适合医师以低成本和时间进行完美诊断。 分类器的比较性能分析需要获得准确的诊断，因为医学数据由本质上嘈杂的高维数据组成。 在这项研究中，将不同的分类器机器学习技术应用于乳腺癌数据集。 印度的癌症发生率在30年代初有所增加，但在50-64岁时达到最高点。 根据NICPR报告，在28名妇女中，有一名妇女患了乳腺癌。 但是这种比例将改变城市人口，其中22名妇女中有1名妇女受到影响。 在农村，该比例增加到每60名妇女中增加1名？ 通过早期诊断和治疗可以提高患者的治愈率，这可以延长他们的寿命。 在这里，我们已经建立了一个模型来识别癌细胞是良性还是恶性的。 我们使用了机器学习技术分类器。 在这里，我们必须确定一种在不同的手术条件和数据集下预测疾病的合适技术。 结果分析表明，SVM被认为是识别不同性能矩阵（例如灵敏度，准确性，误差和特异性）的合适选择。