Bröstcancer är en av de sjukdomar som orsakar ett stort antal dödsfall varje år. Det är den vanligaste typen av cancer och den främsta orsaken till kvinnors död över hela världen. Klassificerings- och datautvinningsmetoder är ett effektivt sätt att klassificera data. Särskilt inom det medicinska området, där dessa metoder används i stor utsträckning i diagnos och analys för att fatta beslut. I detta dokument utförs en prestandajämförelse mellan olika maskininlärningsalgoritmer: Support Vector Machine (SVM), Decision Tree (C4.5), Naive Bayes (NB) och k Nearest Neighbors (k-NN) on the Wisconsin Breast Cancer (original) dataset. Huvudsyftet är att bedöma riktigheten i klassificeringen av data med avseende på effektivitet och ändamålsenlighet för varje algoritm i fråga om noggrannhet, precision, känslighet och specificitet. Experimentella resultat visar att SVM ger högsta noggrannhet (97,13 %) med lägsta felfrekvens. Alla experiment utförs i en simuleringsmiljö och utförs i WECA data mining verktyg.
Prestandajämförelsen mellan Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbor (k-NN), Decision Tree (C4.5) och Naive Bayes (NB) Machine Learning (ML) tekniker visades REF.
Using Machine Learning Algorithms for Breast Cancer Risk Prediction and Diagnosis
{'venue': 'ANT/SEIT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}