Denna studie behandlar funktionsval för bröstcancerdiagnos. Den nuvarande processen använder en omslagsstrategi med GA-baserad på funktionsval och PS-klassificerare. Resultaten av experimentet visar att den föreslagna modellen är jämförbar med de andra modellerna på Wisconsin bröstcancer dataset. Material och metoder: För att utvärdera effektiviteten av den föreslagna funktionsvalsmetoden använde vi tre olika klassificeringar av artificiella neurala nätverk (ANN) och PS-klassificerings- och genetisk algoritmbaserad klassificering (GA-klassificering) på Wisconsin bröstcancer dataset inkluderar Wisconsin bröstcancer dataset (WBC), Wisconsin diagnos bröstcancer (WDBC) och Wisconsin prognos bröstcancer (WPBC). Resultat: För WBC-dataset kan man konstatera att valet av funktioner förbättrade noggrannheten hos alla klassificeringsklasser som förväntar sig av ANN och den bästa noggrannheten med funktionsval som uppnås genom PS-klassificering. För WDBC och WPBC visar resultaten funktionsvalet förbättrad noggrannhet för alla tre klassificeringarna och den bästa noggrannheten med funktionsvalet uppnått av ANN. Även specificitet och känslighet förbättrades efter val av funktioner. Resultaten visar att val av funktioner kan förbättra noggrannhet, specificitet och känslighet för klassificeringar. Resultatet av denna studie är jämförbart med de andra studierna av Wisconsins bröstcancerdata.
Aalaei m.fl. REF föreslog en funktionsvalsmetod med hjälp av genetisk algoritm för bröstcancerdiagnos.
Feature selection using genetic algorithm for breast cancer diagnosis: experiment on three different datasets
{'venue': 'Iranian Journal of Basic Medical Sciences', 'journal': 'Iranian Journal of Basic Medical Sciences', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}