Публикации по теме 'breast-cancer'


Проект: Обнаружение рака груди с помощью машинного обучения
Рак груди - одно из самых опасных заболеваний в мире для женщин, а иногда и для мужчин. Если пациенту / врачу не удалось обнаружить болезнь на начальной стадии, результатом будет смерть пациента. Врач может не определить болезнь для каждого человека. Итак, на место приходят инженеры по машинному обучению / специалисты по данным. СОДЕРЖАНИЕ: 1. Цель проекта ML 2. Импорт основных библиотек 3. Загрузите набор данных о раке груди и исследуйте 3.1 Создание DataFrame 4...
Подробно: прогнозирование рака молочной железы шаг за шагом: точность до 97%
Рак возникает, когда мутация или аномальные изменения происходят в генах, которые регулируют рост клеток, то есть неконтролируемое размножение клеток. Если клетка молочной железы мутирует и растет неконтролируемым образом, мы называем это раком молочной железы. Рак формируется либо в дольках, либо в протоках молочной железы. Среди наиболее распространенных видов рака, наблюдаемых у женщин в Соединенных Штатах, рак молочной железы занимает второе место. Это не значит, что это не произойдет..
Обнаружение рака молочной железы с использованием методов интеллектуального анализа данных
(с помощью RapidMiner Studio) 24 сентября 2021 г., Нимра Акрам — Знайте о раке молочной железы: Рак молочной железы представляет серьезную угрозу для жизни людей и является сегодня второй по значимости причиной смерти женщин. Из-за увеличения продолжительности жизни, урбанизации и принятия неизвестного западного образа жизни заболеваемость раком молочной железы постоянно растет в этом развивающемся мире. Хотя существует множество методов лечения рака молочной железы, эти..
Классификация рака молочной железы с использованием SVC и классификаторов логистической регрессии
В этой статье я продолжу классификацию с контролируемым обучением, используя набор данных Рак молочной железы, Висконсин (Диагностика) , но на этот раз использую два других классификатора. Один из них — это классификатор машины опорных векторов (SVC), а другой — классификатор логистической регрессии, помогающий диагностировать пациентов. Нажмите здесь, чтобы просмотреть классификацию рака молочной железы с использованием классификатора KNN (K ближайших соседей). 0. Импортируйте..
Высокопроизводительные вычисления для раннего обнаружения рака
Департамент психологии и исследовательская вычислительная группа Йоркского университета используют высокопроизводительные вычисления (HPC) и машинное обучение (ML) для поиска «нелокализуемых глобальных маркеров рака» путем тщательного тестирования и уточнения моделей нейронных сетей в общедоступном облаке. . Отрывок из серии историй успеха клиентов Alces Flight. Факультет психологии и исследовательская группа вычислительной техники Йоркского университета взяли на себя задачу..
Повышение эффективности прогнозирования рака молочной железы с помощью машинного обучения, настройки гиперпараметров…
Рак молочной железы является наиболее распространенным видом рака среди женщин и вторым наиболее распространенным видом рака в целом. Раннее выявление и точное прогнозирование рака молочной железы могут улучшить результаты лечения и спасти жизни. В последние годы машинное обучение стало перспективным подходом к прогнозированию рака молочной железы. Однако достижение высокой эффективности прогнозирования рака молочной железы с помощью машинного обучения может быть затруднено из-за..
Обнаружение рака молочной железы (пример логистической регрессии в Python)
Случай Python с логистической регрессией, перекрестная проверка k-Fold и развертывание матрицы путаницы Введение В этом чтении мы рассмотрим пример применения модели логистической регрессии из библиотеки Scikit-learn Python, чтобы предсказать, является ли опухоль злокачественной или доброкачественной к данной информации (так называемые предикторы или функции ). Информация о наборе данных Наш набор данных был взят из репозитория машинного обучения UCI (..