Novedoso enfoque híbrido de selección de características utilizando el algoritmo de optimización de araña Portia binaria y Fast mRMR
Autores: Sahu, Bibhuprasad; Panigrahi, Amrutanshu; Pati, Abhilash; Das, Manmath Nath; Jain, Prince; Sahoo, Ghanashyam; Liu, Haipeng
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Novedoso enfoque híbrido de selección de características utilizando el algoritmo de optimización de araña Portia binaria y Fast mRMR
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Bioingeniería
Palabras clave
Tasa de mortalidad por cáncer
Diagnóstico preciso
Algoritmos de aprendizaje automático
Selección de características
Técnica de clasificación
Precisión de clasificación
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 31
Citaciones: Sin citaciones
La tasa de mortalidad por cáncer se ha acelerado a un ritmo alarmante, lo que hace que el diagnóstico preciso en las etapas iniciales sea crucial para mejorar el pronóstico.
Descripción
La tasa de mortalidad por cáncer se ha acelerado a un ritmo alarmante, lo que hace que el diagnóstico preciso en las etapas iniciales sea crucial para mejorar el pronóstico.