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乳腺癌是一种危及生命的疾病，影响了全世界数百万的疾病，由于其耗时的手动确定过程，潜在的风险和人类错误，构成了重大挑战。这是乳房细胞不自然，无法控制的，导致肿块称为肿瘤。如果未解决乳房的肿块，它们可以扩散到身体的其他区域，包括骨骼，肝脏和肺部。早期诊断对于有效治疗和改善患者预后至关重要。在本研究论文中，我们专注于采用机器学习模型，以快速鉴定乳腺癌肿瘤为良性或恶性肿瘤。主要目标是使用群和热图开发决策可视化模式。为了实现这一目标，我们利用了Light GBM（梯度增强机）算法，并将其性能与其他已建立的机器学习模型进行了比较，即逻辑回归，梯度增强算法，随机森林算法和XG Boost Boost Boost Algorithm。最终，我们的研究表明，光GBM算法在区分良性和恶性乳腺肿瘤方面的精度最高96.98％。
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