Sammanfattning av denna webbsida: Problemuttalande: Denna studie utvärderade två olika Bayesian klassificerare; trädförstärkt Naive Bayes och Markov filt uppskattning nätverk för att bygga en ensemble modell för att förutsäga svårighetsgraden av bröstmassor. Målet med den föreslagna algoritmen var att hjälpa läkare i deras beslut att utföra en bröstbiopsi på en misstänkt lesion sett i en mammogram bild eller att utföra en kortsiktig uppföljning undersökning istället. Även om mammografi är det mest effektiva och tillgängliga verktyget för bröstcancer screening, mammogram inte upptäcka alla bröstcancer. Dessutom visar en liten del av mammogram att en cancer kan vara närvarande när det inte är (kallas ett falskt positivt resultat). Tillvägagångssätt: Applicera ensemble av Bayesian klassificerare för att förutsäga svårighetsgraden av bröstmassor. Bayesian klassificerare hade valts eftersom de kunde producera sannolikhetsuppskattningar snarare än förutsägelser. Dessa uppskattningar gör det möjligt att rangordna förutsägelser och minimera deras förväntade kostnader. Den föreslagna ensemblen använde konfidenspoängen där den högsta konfidensen vinner för att kombinera förutsägelserna för individuella klassificeringar. Resultat: Den förutsägelse noggrannhet Bayesian ensemble var benchmarked mot den välkända flerlager perceptron neurala nätverket och ensemblen hade uppnått en anmärkningsvärd prestanda med 91.83% noggrannhet på utbildning delmängd och 90.63% av test ett och överträffade neurala nätverk modell. Experimentella resultat visade att Bayesian klassificerare är konkurrenskraftiga tekniker i problemet med att förutsäga svårighetsgraden av bröstmassor.
Författare REF utvärderade två olika Bayesian klassificerare; träd förstärkt Naive Bayes och Markov filt uppskattning nätverk för att bygga en ensemble modell för att förutsäga svårighetsgraden av bröstmassor.
Predicting the Severity of Breast Masses with Ensemble of Bayesian Classifiers
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Computer Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}