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

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。