論文の概要: Breast Cancer Classification Using Gradient Boosting Algorithms Focusing on Reducing the False Negative and SHAP for Explainability
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.09548v1
- Date: Thu, 14 Mar 2024 16:35:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-15 19:38:09.243765
- Title: Breast Cancer Classification Using Gradient Boosting Algorithms Focusing on Reducing the False Negative and SHAP for Explainability
- Title（参考訳）: False Negative と SHAP による乳がんの分類
- Authors: João Manoel Herrera Pinheiro, Marcelo Becker,
- Abstract要約: 本研究は,乳がん予測のためのブースティングに基づく各種機械学習アルゴリズムの性能評価に焦点をあてる。
本研究の目的は,AdaBoost,XGBoost,CatBoost,LightGBMといった最先端の促進アルゴリズムを用いて乳癌の予測と診断を行うことである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6906005491572401
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Cancer is one of the diseases that kill the most women in the world, with breast cancer being responsible for the highest number of cancer cases and consequently deaths. However, it can be prevented by early detection and, consequently, early treatment. Any development for detection or perdition this kind of cancer is important for a better healthy life. Many studies focus on a model with high accuracy in cancer prediction, but sometimes accuracy alone may not always be a reliable metric. This study implies an investigative approach to studying the performance of different machine learning algorithms based on boosting to predict breast cancer focusing on the recall metric. Boosting machine learning algorithms has been proven to be an effective tool for detecting medical diseases. The dataset of the University of California, Irvine (UCI) repository has been utilized to train and test the model classifier that contains their attributes. The main objective of this study is to use state-of-the-art boosting algorithms such as AdaBoost, XGBoost, CatBoost and LightGBM to predict and diagnose breast cancer and to find the most effective metric regarding recall, ROC-AUC, and confusion matrix. Furthermore, our study is the first to use these four boosting algorithms with Optuna, a library for hyperparameter optimization, and the SHAP method to improve the interpretability of our model, which can be used as a support to identify and predict breast cancer. We were able to improve AUC or recall for all the models and reduce the False Negative for AdaBoost and LigthGBM the final AUC were more than 99.41\% for all models.
- Abstract（参考訳）: がんは世界で最も多くの女性を殺す病気の1つであり、乳がんは最も多くのがん患者を負い、結果として死亡する。
しかし、早期発見や早期治療によって予防することができる。
この種のがんの検出や摂食の発達は、健康な生活のために重要である。
多くの研究は、癌予測において高い精度のモデルに焦点を当てているが、精度だけでは必ずしも信頼できる計量ではないこともある。
本研究は,リコール基準に着目した乳がん予測のためのブースティングに基づく,異なる機械学習アルゴリズムの性能調査手法を提案する。
機械学習アルゴリズムの強化は、医療疾患の検出に有効なツールであることが証明されている。
カリフォルニア大学アーバイン校(UCI)リポジトリのデータセットを使用して、それらの属性を含むモデル分類器をトレーニングし、テストしている。
本研究の目的は,AdaBoost,XGBoost,CatBoost,LightGBMといった最先端のブースティングアルゴリズムを用いて乳癌の予測と診断を行い,リコール,ROC-AUC,混乱行列に関する最も効果的な測定値を求めることである。
さらに, この4つのブースティングアルゴリズムを, ハイパーパラメータ最適化のためのライブラリであるOptunaと, SHAP法を用いて, 乳がんの同定・予測支援として利用した。
AUCを改良したり、全てのモデルにリコールしたり、AdaBoost と LigthGBM の False Negative を削減できた。
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