乳腺癌CADx 监督式机器学习算法可预测乳腺癌的诊断 乳腺癌是美国女性死于癌症的第二大主要原因。 早期发现与更好的预后密切相关。 乳房X线照相术是检测的第一线,但并不完美。 乳房X光检查的假阴性率为8-10%,由于某些异常情况不会影响女性的健康,因此很难确定癌症的严重程度或类型。 因此,进行活检以确认诊断。 细针穿刺是最简单,最常见的活检类型。 这项研究测试了各种监督的机器学习算法,以确定使用定量,连续的数据预测乳腺癌诊断最准确的算法。 威斯康星州乳腺癌数据集用于训练和测试三种机器学习模型:决策树,神经网络和支持向量机(带有和不带有主成分分析) 。 每种算法都是从头开始实现的,然后通过P