乳腺癌预测：数据挖掘算法对比分析

本文主要探讨了使用数据挖掘技术来预测乳腺癌（Breast Cancer）的良性和恶性。乳腺癌作为女性中仅次于肺癌的第二大癌症，2004年全球约有110万例新发病例。随着工业化、城市化进程的加快，尤其是早期检测设施的普及，乳腺癌的发病率在全球范围内呈上升趋势，尤其在中低收入国家增长迅速。尽管在高收入国家较为常见，但这一疾病对全球女性健康构成严重威胁，每年导致近16%的癌症死亡。 本研究论文的焦点在于利用当前的数据挖掘技术，特别是三种流行的算法：朴素贝叶斯（Naive Bayes）、径向基函数网络（RBF Network）和C4.5决策树（J48），来构建预测模型。作者选取了一个包含683例乳腺癌病例的大规模数据集，通过10倍交叉验证的方法，对这三个模型的性能进行了评估。结果显示，朴素贝叶斯算法表现出色，其平均准确度达到97.36%，显著优于已发表文献中的其他预测模型。RBF网络紧随其后，准确率为96.77%，而J48算法则以93.41%的准确率位列第三。 朴素贝叶斯算法以其简单易用和高效处理高维数据的特点，在本研究中脱颖而出。它假设特征之间相互独立，这在许多实际问题中具有实用价值。径向基函数网络（RBF Network）则是一种基于函数逼近的神经网络，适用于非线性问题，其在乳腺癌预测中的表现也证实了其适应性和预测能力。C4.5决策树（J48）作为决策树算法的一种，通过划分特征空间来创建决策规则，尽管在本研究中稍逊一筹，但仍是数据挖掘领域的重要工具。 这项研究不仅提供了乳腺癌预测的有效方法，而且展示了数据挖掘技术在医疗领域的应用潜力，对于提高乳腺癌的早期诊断和治疗效果具有重要意义。未来的研究可以进一步探索如何结合更多的数据源和深度学习算法，以提升预测精度和效率。电子版全文可在SSRN网站上获取，为乳腺癌研究和预防提供了有价值的数据支持。