A Random Forest Model for Breast Cancer Classification (Paperback)

Idioma: inglés

Editorial: LAP Lambert Academic Publishing, 2025

6208449405 / 9786208449407

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Paperback. 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. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.…

N° de ref. del artículo 9786208449407

Título
A Random Forest Model for Breast Cancer Classification (Paperback)
Autor
A.M. Gumel
Editorial
LAP Lambert Academic Publishing
Año de publicación
2025
Estado
new
Encuadernación
Paperback
Idioma
inglés
ISBN 10
6208449405
ISBN 13
9786208449407

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