S, DHARMARAJ, A, RAJAPRABHU, K, ANASTRAJ
Description
Le cancer du sein est la deuxième cause de décès chez les femmes, souvent détecté à un stade avancé. Un dépistage précoce est essentiel, car une class
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ification précise des tumeurs bénignes et malignes permet d'éviter des traitements inutiles. Cette étude explore l'application des techniques d'apprentissage automatique au diagnostic du cancer du sein à partir de l'ensemble de données Wisconsin Breast Cancer Dataset issu du référentiel UCI. Les premières expériences avec le classificateur Naïve Bayes ont donné une précision de 88 % pour les tumeurs bénignes et de 86 % pour les tumeurs malignes. Cependant, elles se sont heurtées à certaines limites, telles qu'une faible précision et des problèmes liés aux probabilités de fréquence nulle. Le passage aux réseaux neuronaux artificiels (RNA) a permis d'améliorer les résultats à 90 % pour les classifications bénignes et à 92 % pour les classifications malignes, mais n'a toujours pas donné de résultats optimaux. La recherche a finalement utilisé des techniques de machines à vecteurs de support (SVM), qui ont atteint la plus grande précision, avec 97 % pour les tumeurs bénignes et 95 % pour les tumeurs malignes. Cette méthode permet de distinguer efficacement les types de tumeurs à l'aide d'un modèle linéaire basé sur des hyperplans.
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