AdaBoost算法在乳腺癌疾病预测中的研究

作者：叶琳; 石胜源; 罗铁清^*

来源：计算机时代, 2021, (07): 61-64.

DOI：10.16644/j.cnki.cn33-1094/tp.2021.07.016

• 乳腺癌
• 机器学习
• AdaBoost
• 诊断预测

为了研究AdaBoost算法在乳腺癌疾病预测中的应用,收集乳腺癌诊断数据集并按照一定的比例拆分成测试数据和训练数据。利用AdaBoost、GaussianNB、KNeighbors算法模型分别进行测试,以准确率为评价标准来评价模型性能的好坏。当测试数据占30%时,AdaBoost算法模型预测乳腺癌疾病优于其他算法模型,准确率为96.49%。通过综合评价机制考察发现,AdaBoost算法模型能从复杂的多因素中找到预测乳腺癌的重要影响因素,这对快速识别引起乳腺癌疾病的特征以及早期病人的有效治疗具有重要意义。

• 单位
  湖南中医药大学