Estado del arte para técnicas supervisadas y no supervisadas del Machine Learning en la identificación de rasgos distintivos de cáncer de mama.

Estado del arte para técnicas supervisadas y no supervisadas del Machine Learning en la identificación de rasgos distintivos de cáncer de mama.

1. Supervisadas

   • Decision Tree
   • Random Forest
   • KNN
   • Logistic Regression

2. No Supervisadas

   • Apriori Algorithm
   • K-means
   • Clustering
   • Hiteratical Clustering

3. Biopsia

   • También conocida como tumorectomía. La biopsia abierta es un procedimiento quirurgico en el que se extrae la totalidad o parte de una masa y se la examina para hallar malignidades

4. El Machine Learning puede ayudar con información clínica para un diagnóstico mucho mas ráído del cancer de mama.

5. Los algoritmos usan características descriptivas del cáncer, porque no se cuenta con un estandar de clasificación