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Ovarian Cancer Prediction using Machine Learning 3

Ovarian Cancer Prediction using Machine Learning

引用

3rd International Conference on Smart Generation Computing, Communication and Networking, SMART GENCON 2023

作者： Agnihotri, Yashika Jain, Tarun Sharma, Vijay Shankar Manipal University Jaipur Department of Computer Science and Engineering India Manipal University Jaipur Department of Iot & Intelligent Systems India

ISBN: (纸本)9798350319125

Ovarian cancer is the type of cancer that has the highest recurrence rate in women and poses a serious threat to women. Due to the lack of observable signs, this quiet invader often goes undetected in the beginning, leaving women susceptible to its sneaky development. Once it has advanced and its symptoms are obvious, it becomes arduous to treat. Machine learning is emerging as a ray of hope in the healthcare scene in the current era of rapid technological innovation. Machine learning provides a promising path for the early diagnosis and prediction of ovarian cancer by harnessing the power of algorithms and data analytics, perhaps turning the tide against this tough enemy. The dataset [17] comprises of 349 instances and 49 features. The goal here is to derive a model that helps in classification of instances into two classes: Benign Ovarian Tumors (BOT) and Ovarian Cancer (OC). Therefore, methodical machine learning algorithms are employed to detect ovarian cancer. Our research findings revealed that out of all the classifiers, the Random Forest model has the highest accuracy (91.43 %). This approach is capable of accurately classifying BOT and OC and could have immense effect on diagnosis of patients, leading to better treatments and higher survival rate. © 2023 IEEE.

关键词： Classification Decision Tree model KNN Logistic Regression model Random Forest model sgd model and voting classifier model SVM model Used - Machine Learning XGB model

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