19、乳腺癌诊断分类模型比较研究与货币去化数学模型

乳腺癌诊断分类模型比较研究与货币去化数学模型

一、乳腺癌诊断分类模型

在医疗领域，数据挖掘技术被广泛应用于疾病预测、数据集分析以及预测模型设计。这里主要探讨了八种用于乳腺癌诊断的分类模型，包括逻辑回归（LR）、决策树（DT）、随机森林（RF）、支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）、K近邻（K - NN）、高斯朴素贝叶斯（NB）和AdaBoost分类器。

（一）AdaBoost分类器原理

AdaBoost分类器是一种集成技术，它将多个弱分类器组合成一个强分类器，以提高模型的准确性。其工作流程如下：
1. 初始化样本权重 ：在数据集中，每个样本被赋予相同的权重，初始权重为1除以样本总数。
2. 构建决策树桩 ：使用决策树作为基础学习器，每个决策树只有一个节点和两个叶子，称为树桩。随机选取样本拟合模型，并预测原始数据中每个样本的类别标签。
3. 计算总误差 ：总误差是错误分类记录的权重之和，其值介于0到1之间。
4. 计算基础学习器的重要性 ：使用公式$Significance = \frac{1}{2}\log(\frac{1 - total\ error}{total\ error})$计算。
5. 更新样本权重 ：
- 正确分类的样本：新权重 = 原权重 × $e^{significance}$。
- 错误分类的样本：新权重 = 原权重 × $e^{-significance}$。
6.