TY -的A2 -古普塔,比比AU - Monirujjaman汗默罕默德盟——伊斯兰教,Somayea盟——Sarkar Srobani AU -阿亚兹,Fozayel伊本盟——Kabir。Mursalin盟——Tazin Tahia盟——Albraikan阿玛尼阿非盟- Almalki,法里斯a . PY - 2022 DA - 2022/04/11 TI -基于机器学习的比较分析乳腺癌预测SP - 4365855六世- 2022 AB -最流行之一,女性癌症的主要原因是乳腺癌。它现在已经成为一个常见的健康问题,其患病率最近增加了。最简单的方法处理乳腺癌研究是在早期识别它们。乳腺癌的早期检测是通过计算机辅助检测和诊断(CAD)技术,它可以帮助人们长寿的生活。这项工作的主要目标是利用CAD系统的最新发展以及相关的方法。2011年,美国报道,每8名女性被诊断出患了癌症。乳腺癌是由于乳房异常的细胞分裂,从而导致良性或恶性肿瘤的形成。因此,乳腺癌的早期检测是至关重要的,有效的治疗,可以拯救许多人的生命。这项研究涵盖了多个机器学习模型的结果和分析对于识别乳腺癌。威斯康辛州乳腺癌诊断(WBCD)数据集被用来开发方法。 Despite its small size, the dataset provides some interesting data. The information was analyzed and put to use in a number of machine learning models. For prediction, random forest, logistic regression, decision tree, and K-nearest neighbor were utilized. When the results are compared, the logistic regression model is found to offer the best results. Logistic regression achieves 98% accuracy, which is better than the previous method reported. SN - 2040-2295 UR - https://doi.org/10.1155/2022/4365855 DO - 10.1155/2022/4365855 JF - Journal of Healthcare Engineering PB - Hindawi KW - ER -