Breast cancer is the second leading cause of death among women, often undetected until it reaches advanced stages. Early identification is crucial, as accurate classification of benign and malignant tumors can prevent unnecessary treatments. This study explores the application of machine learning techniques for breast cancer diagnosis using the Wisconsin Breast Cancer Dataset from the UCI Repository.Initial experiments with the Naïve Bayes classifier yielded 88% accuracy for benign and 86% for malignant tumors. However, it faced limitations, such as low accuracy and issues with zero...

Le cancer du sein est la deuxième cause de décès chez les femmes, souvent détecté à un stade avancé. Un dépistage précoce est essentiel, car une classification précise des tumeurs bénignes et malignes permet d'éviter des traitements inutiles. Cette étude explore l'application des techniques d'apprentissage automatique au diagnostic du cancer du sein à partir de l'ensemble de données Wisconsin Breast Cancer Dataset issu du référentiel UCI. Les premières expériences avec le classificateur Naïve Bayes ont donné une précision de 88 % pour les tumeurs bénignes et de 86 %...

Brustkrebs ist die zweithäufigste Todesursache bei Frauen und wird oft erst im fortgeschrittenen Stadium entdeckt. Eine frühzeitige Erkennung ist entscheidend, da eine genaue Klassifizierung von gutartigen und bösartigen Tumoren unnötige Behandlungen verhindern kann. Diese Studie untersucht die Anwendung von Techniken des maschinellen Lernens für die Brustkrebsdiagnose unter Verwendung des Wisconsin Breast Cancer Dataset aus dem UCI Repository. Erste Experimente mit dem Naïve-Bayes-Klassifikator ergaben eine Genauigkeit von 88 % für gutartige und 86 % für bösartige Tumoren....