Vi analyserar den diskriminerande kraften hos k-nearest grannar, logistiska exempel. En mängd statistiska och maskininlärning apregression, artificiella neurala nätverk (ANNs), beslut stress, och stöd till klassificering uppgifter finns för närvarande, men port vektor maskiner (SVMs) på uppgiften att klassificera pigmenterade få jämförelser mellan olika modeller har gjorts hudlesioner som vanliga nevi, dysplastisk nevi, eller melanom. Tre på samma dataset. Även om de potentiella fördelarna olika klassificering uppgifter användes som riktmärken: det dikotoma problemet att skilja gemensam nevi från dysplastisk nevi och melaand nackdelar med att använda var och en av dessa metoder har noma, det dikotoma problemet att skilja melanom från definieras teoretiskt, med tanke på vissa antaganden om vanliga och dysplastiska nevi, och det trikotoma problemet med korrekt datafördelning, egenskaper klassificering uppgift, särskilja alla tre klasser. Med hjälp av ROC-analys för att mäta förhållandet mellan signaler och buller etc. är det ofta så att dessa metoders asdiskriminerande effekt visar att utmärkta resultat för antagandena inte kan verifieras i praktiken. Under dessa cirspecifika klassificeringsproblem inom området pigmenterade hudlesioner kan uppnås med maskininlärningsmetoder. När det gäller både dikotoma sammansättningar kan empirisk jämförelse av klassificering perfora och trikotoma uppgifter, logistisk regression, ANN och SVMs permance med hjälp av standardmått för att beskriva diskriminering och slutligt urval av den "bästa modellen" för en given klassificeringsuppgift endast slutföras efter beaktande av avvägningarna mellan klassificeringens prestanda, kostnader och modellens tolkningsbarhet.
Efter funktionsextraktion, maskininlärning metoder såsom k-nearest grannar (kNN), Artificial Neural Networks (ANNs), logistisk regression, beslut träd och stöd vektor maskiner (SVMs) kan användas för att utföra klassificeringen uppgiften med måttlig framgång REF.
A Comparison of Machine Learning Methods for the Diagnosis of Pigmented Skin Lesions
{'venue': 'Journal of Biomedical Informatics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}