論文の概要: A Comprehensive Analysis on Machine Learning based Methods for Lung Cancer Level Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.18294v1
• Date: Thu, 30 Jan 2025 12:09:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-31 15:12:57.777929
• Title: A Comprehensive Analysis on Machine Learning based Methods for Lung Cancer Level Classification
• Title（参考訳）: 肺がんレベル分類のための機械学習手法に関する包括的分析
• Authors: Shayli Farshchiha, Salman Asoudeh, Maryam Shavali Kuhshuri, Mehrshad Eisaeid, Mohamadreza Azadie, Saba Hesaraki,
• Abstract要約: 肺がんは世界中の公衆衛生において大きな問題であり、安定した技術を用いた早期診断が必要である。 この研究は、肺癌のステージを正確に分類するための機械学習(ML)手法の徹底的な研究を開始する。 XGBoost(XGB)、LGBM、Adaboost、Logistic Regression(LR)、Decision Tree(DT)、Random Forest(RF)、CatBoost、k-Nearest Neighbor(k-NN)などの機械学習(ML)モデルは、方法論的に実行され、対比される。
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• Abstract: Lung cancer is a major issue in worldwide public health, requiring early diagnosis using stable techniques. This work begins a thorough investigation of the use of machine learning (ML) methods for precise classification of lung cancer stages. A cautious analysis is performed to overcome overfitting issues in model performance, taking into account minimum child weight and learning rate. A set of machine learning (ML) models including XGBoost (XGB), LGBM, Adaboost, Logistic Regression (LR), Decision Tree (DT), Random Forest (RF), CatBoost, and k-Nearest Neighbor (k-NN) are run methodically and contrasted. Furthermore, the correlation between features and targets is examined using the deep neural network (DNN) model and thus their capability in detecting complex patternsis established. It is argued that several ML models can be capable of classifying lung cancer stages with great accuracy. In spite of the complexity of DNN architectures, traditional ML models like XGBoost, LGBM, and Logistic Regression excel with superior performance. The models perform better than the others in lung cancer prediction on the complete set of comparative metrics like accuracy, precision, recall, and F-1 score
• Abstract（参考訳）: 肺がんは世界中の公衆衛生において大きな問題であり、安定した技術を用いた早期診断が必要である。 この研究は、肺癌のステージを正確に分類するための機械学習(ML)手法の徹底的な研究を開始する。 子どもの体重と学習率を考慮し、モデルパフォーマンスの過度な適合問題を克服するために慎重な分析を行う。 XGBoost(XGB)、LGBM、Adaboost、Logistic Regression(LR)、Decision Tree(DT)、Random Forest(RF)、CatBoost、k-Nearest Neighbor(k-NN)などの機械学習(ML)モデルは、方法論的に実行され、対比される。 さらに,Deep Neural Network (DNN) モデルを用いて特徴と目標の相関について検討し,複雑なパターンを検出する能力を確立した。 いくつかのMLモデルは肺がんのステージを高い精度で分類することができると論じられている。 DNNアーキテクチャの複雑さにもかかわらず、XGBoost、LGBM、Logistic Regressionといった従来のMLモデルは優れたパフォーマンスで優れている。 これらのモデルは、精度、精度、リコール、F-1スコアなどの比較指標の完全なセットにおいて、肺がん予測における他のものよりも優れたパフォーマンスを示す。

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