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为提高乳腺癌诊断的准确性,该文提出了一种基于随机森林算法的乳腺癌诊断方法。用UCI数据集提供的683例乳腺肿瘤患者进行了分类识别,5-折交叉验证结果表明,采用新方法检测乳癌平均准确率达到96.93%,优于概率神经网络识别方法,说明了其在乳腺癌计算机辅助诊断方面的可行性。
基于随机森林的乳腺癌计算机辅助诊断
【摘 要】
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为提高乳腺癌诊断的准确性,该文提出了一种基于随机森林算法的乳腺癌诊断方法。用UCI数据集提供的683例乳腺肿瘤患者进行了分类识别,5-折交叉验证结果表明,采用新方法检测乳
【机 构】
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南阳医学高等专科学校卫生管理系
【出 处】
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软件
【发表日期】
：
2017年03期
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