Classificação de nódulos mamários com máquina de vetores de suporte

Abstract

O câncer de mama é o tipo mais comum entre mulheres e seu diagnóstico tardio é uma das causas do alto índice de mortalidade associado a esta doença. Para ajudar na interpretação dos exames para o diagnóstico correto, métodos de classificação têm sido utilizados para classificar nódulos em malignos ou benignos. Este trabalho retrata a utilização da Máquina de Vetores de Suporte (SVM), com diferentes funções Kernel, para classificação do conjunto de dados de resultados de exames para detecção de câncer de mama, realizando a separação das amostras em benignas e malignas, com implementação em Python utilizando diversas bibliotecas de código aberto disponíveis para análise de dados. Foi utilizada uma base de dados pública disponível no \textit{UCI Machine Learning Repository}. Os resultados obtidos comprovam a eficácia da SVM para problemas de classificação binária e demonstram a importância da escolha adequada de seus parâmetros durante seu projeto.