机器学习在乳腺癌诊断中的应用

大数据时代,海量的乳腺癌检测数据给机器学习训练带来可能,机器学习作为及其重要的数据挖掘手段,可在乳腺癌的医疗诊断中更加精确快速的检测出疑似患者。基于机器学习经典的逻辑回归、决策树、KNN、支持向量机等算法,对数据样本进行分类训练,实验结果发现KNN的表现优异,准确率高达96.6%。该应用在改善乳腺癌诊断中过度依赖医生经验上有较大帮助。