A RANDOM FOREST MODEL FOR BREAST CANCER CLASSIFICATION

Lingua: inglese

Editore: LAP LAMBERT Academic Publishing Aug 2025, 2025

6208449405 / 9786208449407

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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book highlights on development and optimization of a Random Forest (RF) model to classify breast cancer as benign or malignant using the Wisconsin Breast Cancer Dataset. After preprocessing 569 samples (357 benign, 212 malignant), a default RF model achieved 95.61% accuracy. To improve results, hyperparameter tuning via Grid Search was applied, adjusting parameters such as number of trees (150), max depth (None), min samples split (2), min samples leaf (1), and random seed (123). The optimized RF model achieved 99.12% accuracy, precision, recall, and F1-score, outperforming other methods like SVM, XGBoost, and prior RF implementations. Results show reduced false negatives and no false positives, indicating high sensitivity and specificity. The work underscores the value of meticulous hyperparameter tuning in medical AI applications and suggests future integration with neural networks and hybrid models for enhanced performance in clinical breast cancer diagnosis.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 52 pp. Englisch.…

Codice articolo 9786208449407

Dati bibliografici

Titolo
A RANDOM FOREST MODEL FOR BREAST CANCER CLASSIFICATION
Autore
A M Gumel
Editore
LAP LAMBERT Academic Publishing Aug 2025
Anno di pubblicazione
2025
Condizione
Neu
Rilegatura
Taschenbuch
Lingua
inglese
ISBN 10
6208449405
ISBN 13
9786208449407
Peso dell'articolo
96 grammi
Dimensioni
220x150x4 mm

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Emtmannsberg, BAYE, Germania

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