33、利用机器学习模型参数变化预测乳腺癌

利用机器学习模型参数变化预测乳腺癌

乳腺癌是全球女性中最常见的致命疾病之一。目前，乳腺癌的检测和诊断方法存在一定的局限性，如传统的手动检测方法耗时且易出现错误。而机器学习技术为乳腺癌的早期检测和准确诊断提供了新的途径。本文将介绍几种常用的机器学习算法在乳腺癌预测中的应用，并通过实验比较它们的性能。

1. 引言

乳腺癌主要发生在女性的乳腺细胞中，癌细胞可通过血液或淋巴系统扩散到身体其他部位。早期检测乳腺癌对于提高患者的生存率至关重要。据国家癌症信息中心数据，若能在早期发现乳腺癌，患者有 90%的几率存活超过 5 年。

机器学习算法，包括监督学习和无监督学习算法，在医疗领域中可用于解决复杂问题，并构建准确的预测模型。这些技术有助于在早期阶段检测出癌症。

2. 数据集

本研究使用的是乳腺癌威斯康星数据集，该数据集包含 569 个实例，分为恶性和良性两类。通过对乳腺肿块的细针穿刺抽吸（FNA）数字化图像计算得到 30 个特征，这些特征描述了图像中细胞核的不同特性。每个细胞核提取的 10 个实值特征如下：
1. 半径 ：从中心到周边点的距离平均值。
2. 纹理 ：图像中灰度值的标准差。
3. 面积 ：分割细胞的面积。
4. 周长 ：分割细胞的周长。
5. 紧凑度 ：计算公式为周长的平方除以面积再减 1.0。
6. 轮廓凹部数量 。
7.