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| 机器学习算法用于乳腺癌检测的性能研究 | |
| 作者姓名： | 章飞 侯国栋 吴年祥 张晟 |
| 作者单位： | 安徽国防科技职业学院,安徽 六安237011;安徽国防科技职业学院,安徽 六安237011;安徽国防科技职业学院,安徽 六安237011;安徽国防科技职业学院,安徽 六安237011 |
| 基金项目： | 安徽省高校学科优秀拔尖人才培育项目;安徽省高校优秀青年人才支持计划重点项目;安徽省高校自然科学研究重点项目 |
| 摘 要： | 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。 |
| 关 键 词： | 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 |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ | |