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

Fuente: Zenodo

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	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
Formato:	Recurso digital
Lenguaje:	inglés
Publicado:	Zenodo 2024
Materias:	Support Vector Machine (SVM) Breast Cancer Diagnosis Machine Learning Wisconsin Breast Cancer Dataset Classification Accuracy Data Mining
Acceso en línea:	Acceder al recurso
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