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支持向量机 (SVM) 是最流行的机器学习 (ML) 方法之一，由于其在从复杂乳腺癌数据集中检测关键特征方面具有独特优势，被广泛用作乳腺癌检测的首选方法。量子支持向量机 (QSVM) 利用量子力学的力量，以理论上的加速优势提高经典支持向量机 (SVM) 算法的性能。然而，它仍然存在噪声中型量子计算 (NISQ) 中的大误差问题和硬件限制。因此，我们提出了一种具有测量误差缓解功能的量子核估计方法，并首先在 IBM 量子处理器上使用威斯康星乳腺癌数据库对其进行测试。实验结果表明，与最先进的模型相比，我们可以在解决此类二元分类问题的准确率上实现显着的性能提升，这表明未来设计和实现具有量子优势的机器学习算法具有巨大的潜力。
在 IBM 量子处理器上使用 QSVM 进行乳腺癌检测的演示
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