تعزيز أداء نماذج التنبؤ بسرطان الثدي باستخدام تقنية SMOTE

Enhancing prediction models' performance for breast cancer using SMOTE technique

Ayman Alsabry, Malek Algabri, Amin Mohamed Ahsan, Mogeeb AA Mosleh, Aqeel Abdullah Ahmed, Hamzah Ali Qasem

2023 3rd International Conference on Emerging Smart Technologies and Applications (eSmarTA) · 2023 · pp. 1–8

IEEE

الملخّص

تهدف الدراسة إلى تحسين أداء نماذج التنبؤ بسرطان الثدي عبر تقنية SMOTE لموازنة بيانات Coimbra. تم مقارنة الأداء قبل الموازنة وبعدها، وأظهرت النتائج تحسنًا في دقة نماذج متعددة (مثل نماذج الأشجار وSVM وKNN والنماذج التجميعية). على سبيل المثال تحسنت دقة بعض نماذج SVM وBagged Trees وSubspace Discriminant بعد SMOTE، ووصل نموذج Optimized LogitBoost إلى 88% بعد SMOTE مقارنةً بـ 73.9% قبلها. تؤكد النتائج أن موازنة البيانات ترفع الدقة التنبؤية في مجموعات البيانات غير المتوازنة.

الكلمات المفتاحية

سرطان الثدي SMOTE مجموعة بيانات Coimbra لسرطان الثدي تعلم الآلة