计算机时代 2021 年 第 7 期 ·61· DOI:.cn33-1094/ AdaBoost 算法在乳腺癌疾病预测中的研究* 叶 琳，石胜源，罗铁清 (湖南中医药大学信息科学与工程学院，湖南 长沙 410208) 摘 要：为了研究 AdaBoost 算法在乳腺癌疾病预测中的应用，收集乳腺癌诊断数据集并按照一定的比例拆分成测试数 据和训练数据。利用 AdaBoost、GaussianNB、KNeighbors 算法模型分别进行测试，以准确率为评价标准来评价模型性能 的好坏。当测试数据占 30% 时，AdaBoost 算法模型预测乳腺癌疾病优于其他算法模型，准确率为 %。通过综合评价 机制考察发现，AdaBoost 算法模型能从复杂的多因素中找到预测乳腺癌的重要影响因素，这对快速识别引起乳腺癌疾病 的特征以及早期病人的有效治疗具有重要意义。 关键词：乳腺癌；机器学习；AdaBoost；诊断预测 中图分类号：;TP181; 文献标识码：A 文章编号：1006-8228(2021)07-61-04 Study of AdaBoost algorithm application in breast cancer disease prediction Ye Lin, Shi Shengyuan, Luo Tieqing （School of Informatics, Hunan University of Chinese Medicine, Changsha, Hunan 410208, China） Abstract：In order to study the application of AdaBoost algorithm in breast cancer disease prediction, breast cancer diagnosti
