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基于SVM的乳腺癌复发因素的分析和预测
摘要:本文采用机器学习中的支持向量机的方法对乳腺癌疾病进行探究,针对预后乳腺癌复发的情况进行分析。对机器学习UCI数据库美国威斯康星大学搜集的286位乳腺癌患者的数据进行研究。数据包括“患者年龄”,
“绝经期”,“肿瘤大小”,“淋巴结个数”,“结节冒有无”,‘肿瘤恶性程度”,
“胸部”,‘肿瘤所在象限”,以及“是否放射性治疗”等九个因素。本文运用Fisher精确检验得出对复发有显著影响的因素,并采用R语言可视化对显著因素作堆积柱状图。通过建立SVM模型,用训练集和测试集计算出该模型的准确度较高。可见支持向量机在
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