อัจจิมา มณฑาพันธุ์2562-05-142019-05-142563อัจจิมา มณฑาพันธุ์. 2562. "การเปรียบเทียบวิธีการคัดเลือกคุณลักษณะที่สำคัญในการปรับปรุงการพยากรณ์มะเร็งเต้านม." ผลงานวิจัย คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ มหาวิทยาลัยศรีปทุม.https://dspace.spu.ac.th/handle/123456789/6198อัจจิมา มณฑาพันธุ์. การเปรียบเทียบวิธีการคัดเลือกคุณลักษณะที่สำคัญในการปรับปรุง การพยากรณ์มะเร็งเต้านม. งานวิจัยนี้ ได้รับทุนอุดหนุนการวิจัยจากมหาวิทยาลัยศรีปทุม ปีการศึกษา 2560.งานวิจัยนี้ได้ศึกษาเกี่ยวกับการเปรียบเทียบวิธีการคัดเลือกคุณลักษณะที่สำคัญในการปรับปรุงการพยากรณ์มะเร็งเต้านม มีวัตถุประสงค์เพื่อที่จะหาเทคนิคการคัดเลือกคุณลักษณะที่สำคัญเพื่อนามาใช้พยากรณ์มะเร็งเต้านม โดยใช้วิธีการคัดเลือกคุณลักษณะจากเทคนิคต่างๆจำนวน 7 เทคนิค ได้แก่ เทคนิค Correlation Based Feature Selection เทคนิค Information Gain (IG) เทคนิค Gain Ratio (GR) เทคนิค Chi-Square เทคนิค Forward Selection เทคนิค Backward Elimination และเทคนิค Evolutionary Selection นำผลที่ได้จากแต่ละเทคนิคมาคำนวณหาค่าประสิทธิภาพในการทำนายการเป็นมะเร็งเต้านม ผลการทดลองพบว่าเทคนิค Evolutionary Selection ได้ผลดีที่สุดจากจำนวน 7 เทคนิค จากจำนวนคุณลักษณะของข้อมูลทั้งหมด 30 คุณลักษณะ เทคนิค Evolutionary Selection สามารถลดคุณลักษณะที่สาคัญเหลือเพียง 16 คุณลักษณะ ซึ่งให้ผลการวัดค่าความถูกต้องในการพยากรณ์ได้ดีถึง 95.26%thการคัดเลือกคุณลักษณะการพยากรณ์มะเร็งเต้านมซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีนเทคนิคการคัดเลือกแบบอีโวลูชั่นนารีFeature SelectionBreast Cancer PredictionsSupport Vector MachineEvolutionary Selection Techniqueการเปรียบเทียบวิธีการคัดเลือกคุณลักษณะที่สำคัญในการปรับปรุง การพยากรณ์มะเร็งเต้านมCOMPARISON OF FEATURE SELECTION METHODS TO IMPROVE BREAST CANCER PREDICTIONOther