乳がん患者の早期予測のための機械学習アプローチ - バングラデシュの患者データを用いた説明可能な人工知能の活用

本研究では、バングラデシュの乳がん患者データを用いて、決定木、ランダムフォレスト、XGBoost、ナイーブベイズ、ロジスティック回帰の5つの教師あり機械学習アルゴリズムを評価し、XGBoostが最高の97%の精度を達成したことを示している。さらに、XGBoostモデルに対してSHAP分析を行い、各特徴量が予測結果に与える影響を解釈している。