Publicação: Comparação de algoritmos de aprendizado de máquina na classificação de neoplasias mamárias
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CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
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Resumo
O câncer de mama no Brasil e no mundo é um problema relevante de saúde pública,
o que justifica as intensas pesquisas e esforços para aumentar a expectativa de vida dos
pacientes. O fator crucial para uma maior expectativa de vida dos pacientes é a detecção
precoce da doença. Assim, a criação de procedimentos computacionais aliados às
metodologias tradicionais da Medicina podem contribuir significativamente para o diagnóstico
de células cancerígenas. Então, este trabalho propõe um classificador constituído
pela Análise de Componentes Principais e por técnicas de aprendizado de máquina com
a finalidade de predizer as neoplasias mamárias. Os métodos de aprendizado de máquina
escolhidos foram Redes Neurais Artificiais, Support Vector Machine, Naive Bayes e Árvore
de Decisão. A base de dados utilizada foi Wisconsin Diagnostic Breast Cancer, e os resultados
apresentaram um desempenho satisfatório para os classificadores constituídos pelas
Redes Neurais Artificiais e pelo Support Vector Machine, apresentando acima de 90% de
acertamentos para as métricas de avaliação acurácia, precisão, revocação, medida-F1 e
área ROC.
Abstract
Palavras-chave
Aprendizado de máquinas, Classificação de padrões, Câncer de mama, Support vector machine, Naive Bayes
Citação
OLIVEIRA, Tulio Araujo Santos de. Comparação de algoritmos de aprendizado de máquina na classificação de neoplasias mamárias. 2021. 33 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2021.
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