A comparative study of decision tree and support vector machine for breast cancer prediction

Fuente: Zenodo

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Dettagli Bibliografici
Autori principali:	Matthew Idakwo Ogbe, ⁠Christian Chukwuemeka Nzeanorue, Raphael Aduramimo Olusola, Daniel Oluwafemi Olofin, Moyosore Celestina Owoeye, Ewemade Cornelius Enabulele, Adeoluwa Perpetual Ibijola, Chioma Jessica Ifechukwu, Olanipekun Ibrahim Ayo
Natura:	Recurso digital
Lingua:	inglese
Pubblicazione:	Zenodo 2024
Soggetti:	Support Vector Machine (SVM) Breast Cancer Diagnosis Machine Learning Wisconsin Breast Cancer Dataset Classification Accuracy Data Mining
Accesso online:	Acceder al recurso
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