استخدام خوارزمية الدعم الالي الخطي المتجهة للتنبؤ بمرض سرطان الثدي
##plugins.themes.bootstrap3.article.main##
الملخص
سرطان الثدي هو أكثر أنواع السرطانات شيوعاً ويساهم بشكل كبير في ارتفاع معدلات الوفيات بين النساء. يزداد معدل الوفيات عندما يتم تشخيص هذه الحالة يدويًا لأنها تستغرق عدة ساعات ومتخصصين. لذلك، تم اقتراح التشخيص الآلي لسرطان الثدي لتسريع الكشف ووقف المرض من الانتشار. على مر السنين، تم استخدام خوارزميات تصنيف التعلم الآلي للتنبؤ بسرطان الثدي. في الدراسات السابقة، كانت إحدى الخوارزميات الأكثر استخدامًا هي خوارزمية الدعم الالي المتجهة.
ومع ذلك، فإن هذه الدراسات لها نتائج غير متسقة. في هذا العمل، نتحرى تأثير اختيار الميزات، ومعلمات او المتغيرات الخاصة بخوارزمية الدعم الالي المتجهة وكذلك تقسي البيانات على ادء الخوارزمية وبا التالي ، فإننا نبني نموذج واحد للتعلم الالي يحقق نتيجة اعلى تم استخدام مجموعة بيانات ولاية ويسكنسن لتدريب واختبار هذا النموذج. أظهرت النتائج التجريبية أن أداء النموذج قد تأثر باختيار الميزات، معاملات البارامتر الفائق ، وآلية تقسيم البيانات من حيث أفضل ومتوسط .النتائج الثلاثة الأولى. أظهرت نتائج المقارنة تفوق الطريقة المقترحة على الطرق الحديثة الأخرى.
