Predicting breast cancer using gradient boosting machine

Meme Kanseri, bu gibi yüksek ölüm oranlarına sahip en ölümcül hastalıklardır, sağkalım tahmini önemli bir rol üstlenir, çünkü klinisyenler her hastanın prognozunu ve denenecek ilgili tedavileri daha iyi tanımlamaya yardımcı olur. Özellikle meme kanseri için prognoz, tahmin şekilleriyle ilgilidir. Kanser Tahmini, tedaviden sonra ortaya çıkan kanseri ve spesifik meme kanseri durumunda, ilk teşhisten sonra hastaların yaklaşık üçte biri tarafından tecrübe edilen tahmin çok yaygındır. Bu nedenle, öngörü kalıplarını oluşturmak, bu patolojinin klinik davranışını doğru bir şekilde tahmin etmek için çok önemli bir görevdir. Bu, istenmeyen aşırı tedavi ve istenmeyen komplikasyonlardan kaçınarak hastalar için daha kişiselleştirilmiş bir tedavi sağlar. Gradient Boost, birçok "zayıf" sınıflandırıcı veya öğrenicinin etiketlerinin birleştirilmesinin göğüs kanserini öngörmek için güçlü bir sağlam kelimeye çevrildiği fikrine dayanan güçlü bir makine öğrenme algoritmasıdır. Yükseltme, bu temel öğrenenleri sırayla sınıflandırmak zor noktaların daha ağır olduğu ağırlıklı verilere ekleyerek uyarlamalı modellere uyan açgözlü bir algoritmadır. Uzmanlar, gradyan artırmanın, Meme Kanseri'ni tespit etmek ve tahmin etmek için şimdiye kadar geliştirilen en iyi kullanıma hazır sınıflandırıcı olduğunu iddia ediyor. Yukarıdaki yükseltme sürümlerinden görebileceğimiz gibi, her kayıp işlevi için benzersiz bir yükseltme algoritması türetilebilir ve performansı, hangi temel öğreniciye bağlı olarak değişebilir. Meme kanserinin tanımlanması, tespiti, tanınması ve öngörülmesi için gradyan artırma adı verilen takviye işleminin genel bir versiyonunu türetebiliriz. Anahtar Kelimeler: meme kanseri, sınıflandırma, makine öğrenmesi, veri madenciliği, gradyan artırma makinesi, tahmin tabanlı sistem