Métodos estatísticos de classificação: abordagem aplicada ao diagnóstico de casos de câncer de mama

Abstract

Este trabalho analisou o desempenho de 06 diferentes modelos estatísticos em um problema de classificação de tumores entre malignos e benignos a partir de informações extraídas de exames de imagem. Os métodos utilizados foram: (i) Regressão Logística, (ii) K-Nearest Neighbors, (iii) Árvores de Classificação , (iv) Florestas Aleatórias, (v) SVM Polinomial e (vi) SVM Radial. A despeito de ter sido utilizada uma base de dados didática, é importante destacar o bom desempenho dos modelos, todos com níveis de acerto na base teste acima de 90,0%, com destaque para a Regressão Logística, Florestas Aleatórias e SVM Polinomial, que obtiveram os melhores resultados. Ainda, os modelos foram capazes de identificar o raio do tumor como a covariável de maior impacto nas chances de diagnostico de câncer de mama.