Comparison of Colorectal Cancer Classification between K-Nearest Neighbors (K-NN) and Neural Network
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Machine learning is one of the technologies used in medicine. Machine learning can help detect various kinds of problems in the medical field and enables a process to be faster and more efficient. Cancer is one of the most dangerous diseases in the world. Machine learning is widely used in bioinformatics and particularly in cancer diagnosis. One of the most popular methods is K-nearest neighbors (K-NN) and Neural Network. There are supervised learning methods. Using K-NN, the quality of the results depends largely on the distance and the value of the parameter “k” which represents the number of the nearest neighbors. This research is explains the classification of colorectal cancer by using K-NN with different k values and Neural Network Classification. Our work will be performed on the Colorectal Cancer dataset obtained by the Al-Islam Hospital, Bandung, Indonesia and it consists of benign cases 163 and malignant cases 47 samples. Thus, the final result indicates better performance for K-nearest neighbors’ accuracy is 0.786 in K-parameter equal to 7, 9, 11 has the same accuracy with 60% data training and Neural Network reached 0.904 with 90% of data training.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».