机器学习算法用于乳腺癌检测的性能研究

作者：章飞; 侯国栋; 吴年祥; 张晟

来源：佳木斯大学学报(自然科学版), 2020, 38(01): 45-66.

• 机器学习
• 乳腺癌检测
• K-近邻
• 支持向量机
• 逻辑回归
• 学习曲线

乳腺癌排在女性恶性肿瘤首位,早期发现和诊断是治疗的关键。使用开源乳腺癌数据集,使用了K-近邻、逻辑回归、支持向量机等主流机器学习算法对数据集进行了大量的训练和测试,分析了它们在训练过程中的学习曲线,对训练和测试结果进行了对比,分析和研究了这些算法在乳腺癌检测中的性能,并对未来的研究方向和技术进行了展望。

• 单位
  安徽国防科技职业学院