为了更好的发掘数据分析在辅助医学诊断上的价值,对医疗数据进行精准分析,本文基于Weka平台研究了十八种常见的监督机器学习算法对乳腺癌数据的分类预测,达到准确的预测乳腺癌是否复发的目的,并从统计学和机器学习指标对所有模型的预测效果进行对比分析.结果 表明统计学指标 RMSE和 RRSE较小的前 3 位算法依次为 LMT、J48、Ada-BoostM1,机器学习指标中性能表现较好的算法依次为BayesNet、AdaBoostM1 和LMT.综合所有指标,分类预测效果较好的算法有LMT和AdaBoostM1,在乳腺癌数据集上表现出良好的分类预测,具有价高的预测价值.
作者：刘巧红；赫英臣；牛硕；张雷明；张捷
来源：现代仪器与医疗 2023 年 29卷 4期
