Name: Um modelo de floresta aleatória para classificação do cancro da mama (en Portugués)
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Author: Gumel, A. M.; Adam, A. N.; Waziri, I. Z.
ISBN: 9786209056291

portada Um modelo de floresta aleatória para classificação do cancro da mama (en Portugués)

Um modelo de floresta aleatória para classificação do cancro da mama (en Portugués)

Formato

Libro Físico

Editorial

Edicoes Nosso Conhecimento

Autor

Gumel, A. M.; Adam, A. N.; Waziri, I. Z.

Idioma

Portugués

N° páginas

Encuadernación

Tapa Blanda

Dimensiones

22.9 x 15.2 x 0.4 cm

ISBN13

9786209056291

Um modelo de floresta aleatória para classificação do cancro da mama (en Portugués)

Gumel, A. M.; Adam, A. N.; Waziri, I. Z. (Autor) · Edicoes Nosso Conhecimento · Tapa Blanda

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Reseña del libro "Um modelo de floresta aleatória para classificação do cancro da mama (en Portugués)"

Este livro destaca o desenvolvimento e a otimização de um modelo Random Forest (RF) para classificar o cancro da mama como benigno ou maligno utilizando o Wisconsin Breast Cancer Dataset. Após o pré-processamento de 569 amostras (357 benignas, 212 malignas), um modelo RF padrão alcançou 95,61% de precisão. Para melhorar os resultados, foi aplicada a afinação de hiperparâmetros através da Pesquisa em Grelha, ajustando parâmetros como o número de árvores (150), profundidade máxima (Nenhuma), divisão de amostras mínimas (2), folha de amostras mínimas (1) e semente aleatória (123). O modelo de RF optimizado alcançou 99,12% de exatidão, precisão, recuperação e pontuação F1, superando outros métodos como SVM, XGBoost e implementações anteriores de RF. Os resultados mostram uma redução de falsos negativos e ausência de falsos positivos, indicando uma elevada sensibilidade e especificidade. O trabalho sublinha o valor da afinação meticulosa dos hiperparâmetros em aplicações de IA médica e sugere uma futura integração com redes neuronais e modelos híbridos para melhorar o desempenho no diagnóstico clínico do cancro da mama.

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