Filtreler
Filtreler
Bulunan: 1 Adet 0.013 sn
İlgili Araştırmacılar [1]
Ambargo Durumu [1]
Tam Metin [1]
Veritabanları [2]
Yazar [1]
Tür [1]
Yayın Yılı [1]
Dil [1]
Erişime Açık

Comparison of Classification Success Rates of Different Machine Learning Algorithms in the Diagnosis of Breast Cancer

Hakan Aydın

Objective: To identify which Machine Learning (ML) algorithms are the most successful in predicting and diagnosing breast cancer according to accuracy rates. Methods: The “College of Wisconsin Breast Cancer Dataset”, which consists of 569 data and 30 features, was classified using Support Vector Machine (SVM), Naive Bayes (NB), Random Forest (RF), Decision Tree (DT), K-Nearest Neighbor (KNN), Logistic Regression (LR), Multilayer Perceptron (MLP), Linear Discriminant Analysis (LDA), XgBoost (XGB), Ada-Boost (ABC) and Gradient Boosting (GBC) ML algorithms. Before the classification process, the ...Daha fazlası

6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu kapsamında yükümlülüklerimiz ve çerez politikamız hakkında bilgi sahibi olmak için alttaki bağlantıyı kullanabilirsiniz.
Tamam

creativecommons
Bu site altında yer alan tüm kaynaklar Creative Commons Alıntı-GayriTicari-Türetilemez 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.
Platforms