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A New Hybrid Feature Selection Sequence for Predicting Breast Cancer Survivability Using Clinical Datasets

Intelligent Automation & Soft Computing 2023年第7期37卷 343-367页

作者： e.jenifer sweetlin S.Saudia Centre for Information Technology and engineering Manonmaniam Sundaranar UniversityTirunelveliIndia

This paper proposes a hybrid feature selection sequence comple-mented with filter and wrapper concepts to improve the accuracy of Machine Learning(ML)based supervised classifiers for classifying the survivability of breast cancer patients into classes,living and deceased using MeTABRIC and Surveillance,epidemiology and end Results(SeeR)*** ML-based classifiers used in the analysis are:Multiple Logistic Regression,K-Nearest Neighbors,Decision Tree,Random Forest,Support Vector Machine and Multilayer *** workflow of the proposed ML algorithm sequence comprises the following stages:data cleaning,data balancing,feature selection via a filter and wrapper sequence,cross validation-based training,testing and performance *** results obtained are compared in terms of the following classification metrics:Accuracy,Precision,F1 score,True Positive Rate,True Negative Rate,False Positive Rate,False Negative Rate,Area under the Receiver Operating Characteristics curve,Area under the Precision-Recall curve and Mathews Correlation *** comparison shows that the proposed feature selection sequence produces better results from all supervised classifiers than all other feature selection sequences considered in the analysis.

关键词： Accuracy feature selection filter methods ML-based classifiers wrapper methods

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