通过调整优化 SVM 方法，利用血液分析数据进行乳腺癌诊断研究。

简介：
乳腺癌作为全球范围内女性罹患最常见的恶性肿瘤之一，一直备受研究人员的高度重视。 确凿的证据表明，对乳腺癌的早期、精确诊断能够显著提升患者选择合适治疗方案并获得长期生存几率。 本文致力于探究能够用于从常规血液分析数据中预测乳腺癌风险的生物标志物的范围。 支持向量机（SVM）技术在癌症分类领域已经取得了举足轻重的贡献。 值得注意的是，不同的核函数配置以及其关联参数会对 SVM 分类器的表现产生显著影响。 为进一步提升 SVM 分类器在乳腺癌诊断中的分类准确性，本文提出了一种全新的癌症分类算法，该算法巧妙地利用网格搜索算法进行智能参数优化，所优化的参数包括高斯径向基函数 (GRBF) 核 SVM 分类器的参数 g 和 C 惩罚参数。 通过我们的实验结果表明，采用网格搜索进行 SVM 参数优化的方法，通常能够在给定范围内找到接近最优的参数组合。 为了评估所提出模型的性能，我们使用了来自 UCI 库的科英布拉乳腺癌数据集。 在该数据集的基础上，我们考察了体重指数 (BMI)、葡萄糖水平、胰岛素浓度、稳态模型评估 (HOMA)、瘦素水平、脂联素浓度、抵抗素水平以及趋化因子单核细胞趋化蛋白 1 (MCP1) 这些关键属性的影响。 随后，我们将所提出方法的性能与一系列其他方法进行了对比分析。 研究结果清晰地表明，所提出的方法在疾病预测准确性、灵敏度和 F1 分数等关键性能指标上均实现了对最先进算法的改进。 最后需要声明的是，本研究未获得任何外部资金支持。 同时，作者声明不存在任何利益冲突关系。此外，本研究无需伦理审批即可进行。