开发基于数据分析方法的良性与恶性乳腺癌预测研究论文

简介：
与所有其他癌症相比，乳腺癌是女性常见的第二大癌症。2004年仅在亚洲部分国家报道了约110万例病例，并且这一数字仍在持续增长。研究表明，这种癌症的发病率随着工业化进程、城市化进程以及早期医疗设施的发展而显著上升。尽管高收入国家中乳腺癌病例数量较多，但近年来，在非洲、亚洲大部分地区和拉丁美洲等中低收入国家中，其发病率也有所增加。从所有病例来看，乳腺癌具有较高的致死率，并且是女性癌症死亡的主要原因之一，约占全球癌症死亡人数的16%。 本研究旨在针对乳腺癌现状进行分析和探讨，通过整合现有技术优势来构建乳腺癌患者存活率预测模型。为此，我们采用了三种主流的数据挖掘算法——朴素贝叶斯、径向基函数网络（RBF）以及J48决策树算法，并基于大型病例库（包含683例乳腺癌病例）进行建模研究。 为了确保模型的客观性与准确性，我们采用10倍交叉验证方法对所建立的三个预测模型进行了性能评估。通过评估分析发现，朴素贝叶斯算法在保持样本特征方面具有显著优势，其预测精度达到97.36%（这一数值超越了现有文献中所有报道的预测准确度），径向基函数网络紧随其后，以96.77%的准确率位居第二；而J48决策树算法则以相对较低的93.41%的准确率排在第三位。