Eftersom förekomsten av denna sjukdom har ökat avsevärt under de senaste åren, expertsystem och maskininlärning tekniker till detta problem har också tagit stor uppmärksamhet från många forskare. Denna studie syftar till att diagnostisera och prognosticera bröstcancer med en maskininlärningsmetod baserad på slumpmässig skogsklassning och funktionsval teknik. Genom viktning, hålla användbara funktioner och ta bort redundanta funktioner i datauppsättningar, metoden erhölls för att lösa diagnosproblem genom att klassificera Wisconsin Bröstcancer Diagnos Dataset och för att lösa prognosproblem via klassificering Wisconsin Bröstcancer Prognostic Dataset. På dessa datauppsättningar fick vi en klassificeringsnoggrannhet på 100% i bästa fall och på omkring 99,8% i genomsnitt. Detta är mycket lovande jämfört med tidigare rapporterade resultat. Detta resultat är för Wisconsin Bröstcancer Dataset men det står att denna metod kan användas tryggt för andra bröstcancerdiagnos problem också.
Hybridiseringen mellan elimineringen av funktionsval och en maskininlärningsalgoritm baserad på Random Forrest hittades i REF.
Random forest classifier combined with feature selection for breast cancer diagnosis and prognostic
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Biomedical Science and Engineering', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}