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Determinación de los factores de riesgo del cáncer de mama mediante aprendizaje automático y el índice SHAP

Abstract:

El cáncer de mama es un tumor maligno que afecta a las personas de todo el mundo, con mayor frecuencia en el sexo femenino, aunque no excluye al sexo masculino. Se encuentra entre los cinco tipos de cáncer más mortíferos, teniendo mayor afluencia en los países menos desarrollados donde el acceso a los programas de salud es más deficiente. Encontrar el mejor algoritmo de machine learning (ML) para una pbkp_redicción de cáncer de mamá efectiva con la mínima posibilidad de error. Esto permite plantear como objetivo el poder analizar los diferentes algoritmos y seleccionar el que menor error tenga enriqueciendo los algoritmos con el dataset de Breast Cáncer Wisconsin. Se concluyó que el mejor algoritmo es XGBoost con Shap; Utilizamos matrices de confusión para ver el desempeño de los algoritmos, Curva de Roc para conocer el rendimiento global y su precisión dividiendo las pbkp_redicciones correctas por el total de pbkp_redicciones.