Abstract-Breast cancer är den vanligaste formen av cancer hos kvinnor. Bröstcancer omfattar 22,9% av invasiva cancerformer hos kvinnor och 16% av alla kvinnliga cancerformer. Vår studie tar hänsyn till data från postmenopausala kvinnor av europeiskt ursprung och deras enda nukleotidpolymorfism (SNP) information för att bedöma risken för att utveckla bröstcancer. Vi använde olika övervakade maskininlärning och data mining tekniker för att generera en modell för att förutsäga risken för bröstcancer hos postmenopausala kvinnor med hjälp av genomiska data, familj historia och ålder. I detta dokument föreslår vi ett tillvägagångssätt för att välja 9 bästa SNPs med hjälp av olika funktionsval algoritmer och utvärdera binära klassificerare prestanda. Vi utvärderade prestandan hos binär classifier genom att lägga till domänkunskapen av 11 SNPs i träningssetet och utföra klassificering baserat på de mest informativa funktioner som erhållits från funktionsval teknik. Vi har också utformat en algoritm för att integrera domänkunskap i vår maskininlärningsmodell. Våra observationer visade att den maskininlärningsmodell som genererades med hjälp av både domänkunskap och funktionsvalsteknik presterade bättre jämfört med den naiva metoden för klassificering. Det är också intressant att notera att förutom att välja 9 bästa SNP, funktionsval resulterade i att man tog bort ålder från uppsättningen funktioner som ska användas för cancerriskbedömning, och den maskininlärning modell som genereras med hjälp av både funktionsval och domän kunskap gav förbättrad prestanda utan att använda ålder för förutsägelse, jämfört med den naiva metod som använde både ålder och familj historia bland funktionerna. Vi skulle kunna observera förbättringar i noggrannhets- och känslighetsvärdena med hjälp av kunskap om domäner som skulle kunna vara till nytta för den inledande screeningen.
REF ger en metod för att integrera domänkunskap inom området för riskbedömning av bröstcancer genom att lägga till virtuella instanser i den ursprungliga datauppsättningen.
Integrating domain knowledge in supervised machine learning to assess the risk of breast cancer
{'venue': 'IJMEI', 'journal': 'IJMEI', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}