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机器学习算法用于乳腺癌检测的性能研究

章飞; 侯国栋; 吴年祥; 张晟 佳木斯大学学报 2020年第01期

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支持向量机逻辑回归学习曲线

单位:安徽国防科技职业学院; 安徽六安237011

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佳木斯大学学报

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