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J-GLOBAL ID：202202272880845809   整理番号：22A1104382

特徴選択技術を用いた乳癌診断【JST・京大機械翻訳】

Breast cancer diagnosis using feature selection techniques

著者 (3件)： Tounsi Sabrine (University of Sfax,ESSE laboratory, ENET’com,Tunisia) ,  Kallel Imen Fourati (University of Sfax,ESSE laboratory, ENET’com,Tunisia) ,  Kallel Mohamed (University of Sfax,ESSE laboratory, ENET’com,Tunisia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： IRASET  ページ： 1-5  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究は乳癌診断のための特徴選択に焦点を当てた。特徴選択は機械学習において重要な作業になるので,著者らは,乳癌診断のために機械学習法を使用する研究者によって一般的に使用されるウィスコンシン乳癌データセットに関して,いくつかのフィルタ,ラッパーアプローチおよび埋込みアプローチを実験した。特徴選択法の性能を,2種類の分類器SVMとKNNを用いて分類精度によって評価した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： フィルタ ,  *特徴選択 ,  ウィスコンシン州 ,  *乳房腫瘍 ,  機械学習
準シソーラス用語： ラッパー ,  分類会計機 ,  分類精度 ,  *乳癌診断 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (2件)： 特徴選択 ,  乳癌診断