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基于SVM与RandomForest模型的乳腺癌诊断研究
摘要：本文以威斯康星州乳腺癌（诊断）数据集为样本，通过建立支持向量机算法模型（SVM）与随机森林算法模型（RandomForest）并分别对乳腺癌进行分析。通过对比两模型预测结果发现：随机森林模型在分类性能上略优于支持向量机模型，两个模型都能较好地预测乳腺癌，能够很好的辅助乳腺癌诊断工具。
关键词：乳腺癌诊断；随机森林；支持向量机
1引言
近年来，女性乳腺癌的高发病率显着增加。它是女性最常见的癌症死亡原因[1]之一。根据世界卫生组织的报告
[2]，每年大约有138万例新病例和45.8万例死亡病例。不管是在在发达国家还是发展我
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