# Machine-Learning---Tumour-Identification
1. Explored Machine Learning techniques on a breast cancer dataset to build algorithms to predict whether a tumour is malignant or benign.
2. The performance of supervised learning algorithms such as Logistic Regression, k-Nearest Neighbour and Decision Tree were compared.
3. The effects of feature engineering using PCA and Pearson’s correlation matrix and the effects of data engineering using under sampling and over sampling were also studied .
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机器学习肿瘤识别:乳腺癌数据集上的机器学习算法,用于识别肿瘤是恶性还是良性
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2021-02-15
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机器学习-肿瘤识别 在乳腺癌数据集上探索了机器学习技术,以建立算法来预测肿瘤是恶性还是良性。 比较了诸如Logistic回归,k最近邻和决策树等有监督学习算法的性能。 还研究了使用PCA和Pearson相关矩阵进行特征工程的效果以及使用欠采样和过采样进行数据工程的效果。
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资源评论
- dicaberg2021-11-30有没有数据集上传一下
- 澄鑫2021-08-20用户下载后在一定时间内未进行评价,系统默认好评。
- m0_547722922021-08-15用户下载后在一定时间内未进行评价,系统默认好评。
逸格草草
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