ANSAMBL USULLARIDAN FOYDALANIB KO‘KRAK BEZI SARATONINI TASHXISLASHNING SAMARADORLIGINI BAHOLASH (DIGITAL TRANSFORMATION AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE, 2025)
Mazkur maqolada ko‘krak bezi saratonini tashxislashda qo‘llaniladigan ansambl mashinaviy o‘qitish usullarining samaradorligi ilmiy jihatdan tahlil qilinadi. Tadqiqot doirasida Random Forest, Gradient Boosting, Bagging, AdaBoost va Model Stacking algoritmlaridan foydalanildi hamda ularning aniqlik, aniqlik darajasi, eslab qolish, F1-mezon va AUC-ROC kabi ko‘rsatkichlari taqqoslab o‘rganildi. Tahlil natijalari Model Stacking yondashuvi umumiy aniqlik va muvozanatli ko‘rsatkichlar bo‘yicha yuqori samaradorlik namoyon etganini ko‘rsatadi. Shu bilan birga, Random Forest algoritmi sinflarni ajratish qobiliyati jihatidan afzalliklarga ega ekani aniqlandi. Ushbu izlanishlar ansambl usullarining tibbiy tashxislashda qo‘llanish imkoniyatlarini kengaytirishini hamda klinik qarorlarni qo‘llab-quvvatlash tizimlarida samarali integratsiya qilinishi mumkinligini asoslab beradi.
Keywords: Ko‘krak bezi saratoni; ansambl usullari; mashinaviy o‘qitish; Random Forest; Gradient Boosting; AdaBoost; Bagging; Model Stacking; AUC-ROC; tibbiy tashxis