深度学习与机器学习提升乳腺癌预测:SVM与深度模型的高精度分析
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更新于2024-08-09
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本篇研究论文《使用深度学习和机器学习技术预测乳腺癌》由Monika Tiwari和Praditi Shah共同撰写,发表于K.J.Somaiya Institute of Engineering & Information Technology和University of Mumbai的信息技术部门。论文针对乳腺癌这一女性健康问题,着重探讨了如何利用机器学习和深度学习算法进行早期诊断。
乳腺癌作为女性最常见的恶性肿瘤之一,其高发病率和死亡率促使研究人员寻求有效的预测方法。作者选择了威斯康星乳腺癌数据集,这是一个广泛使用的医疗数据集,包含569个样本和30个特征,这些特征有助于区分良性与恶性肿瘤。研究涵盖了多种经典机器学习模型,如逻辑回归、支持向量机(SVM)、K最近邻(KNN)以及多层感知器分类器,这些都是基于统计和规则的方法,旨在通过训练数据来学习乳腺癌的模式。
实验结果显示,支持向量机和随机森林分类器表现出色,准确率达到了96.5%,显示出它们在乳腺癌分类任务中的潜力。然而,为了进一步提升预测精度,论文引入了深度学习技术,特别是卷积神经网络(CNN)和人工神经网络(ANN)。CNN能够处理图像数据,提取特征,而ANN则通过多层非线性变换进行复杂的学习。在这两种模型的应用中,ANN达到的最高准确率高达99.3%,CNN则稍逊一筹,达到97.3%。
激活函数如ReLU和sigmoid在深度学习模型中起着关键作用,它们帮助模型根据输入的概率分布做出预测。通过这些技术,研究者不仅提高了乳腺癌的识别精度,还展示了深度学习在医疗领域尤其是癌症预测中的实用价值。
这篇论文不仅提供了实际应用的案例,还为未来的研究者提供了一个基础框架,以便他们可以在这个基础上探索更复杂的模型和优化策略,以期在乳腺癌的早期检测方面取得更大的突破。这项工作对于推动医学诊断技术的进步,特别是在乳腺癌预防和治疗领域具有重要意义。
2021-05-20 上传
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