15、乳腺癌诊断的机器学习算法研究

乳腺癌诊断的机器学习算法研究

1. 引言

在乳腺癌诊断领域，机器学习算法正发挥着越来越重要的作用。本文将介绍两种常用的机器学习算法：Adaboost算法和随机森林算法，并详细探讨它们在乳腺癌诊断中的应用、测试及结果分析。

2. Adaboost算法

2.1 算法概述

Adaboost算法是一种强大的机器学习算法，基于简单分类算法的顺序组合，后续分类器会纠正前一个的错误。其目的是利用训练数据找到分类规则C(x)，对于新的输入x，规则C(x)会从集合{1, 2 …, K}中返回一个类别标签。

2.2 Adaboost - SAMME算法步骤

1. 初始化观测权重 ：
   初始化权重 (w_i=\frac{1}{n})，其中 (i = 1, 2, …, n)。
2. 迭代训练（从m = 1到M） ：
   • 学习简单分类器 ：使用权重 (w_i) 在训练数据上学习简单分类器。
   • 计算分类器误差 ：
     [
     err_m = \frac{\sum_{i=1}^{n} lr \cdot w_i \cdot I(y_i \neq T_m(x_i))}{\sum_{i=1}^{n} w_i}
     ]
     其中，(lr) 是学习率，(I) 是指示函数。
   • 计算相关值 ：
     [
     \alpha