@MASTERSTHESIS{ 2025:931350868,
 	title = {Análise de algoritmos de aprendizado de máquina na seleção de atributos para classificação de câncer de mama},
 	year = {2025},
 	url = "http://sistemas2.uespi.br/handle/tede/2186",
 	abstract = "O câncer é um dos maiores desafios da saúde pública mundial, estando entre as principais causas de mortalidade. Dentre seus diversos tipos, o câncer de mama destaca-se
 por sua elevada incidência, afetando predominantemente mulheres, mas também uma
 parcela dos homens. O diagnóstico precoce é fundamental para aumentar as chances
 de cura. Este trabalho tem como objetivo realizar uma análise comparativa do desempenho de distintos algoritmos de aprendizado de máquina aplicados à classificação de
 câncer de mama, considerando dois cenários de seleção de atributos — um conjunto
 completo e outro reduzido — com o objetivo de identificar as abordagens mais eficazes com base nas métricas de acurácia e precisão. Utilizou-se o conjunto de dados
 Wisconsin Diagnostic Breast Cancer (WDBC), com 569 registros, para treinar e testar
 diferentes modelos. Os resultados indicam que o algoritmo Random Forest obteve a
 melhor acurácia (96,49%), demonstrando potencial como ferramenta de apoio à decisão médica. A proposta tem como objetivo auxiliar na realização de diagnósticos com
 maior eficiência e assertividade, proporcionando benefícios diretamente profissionais
 da saúde e pacientes.",
 	publisher = {Universidade Estadual do Piauí},
 	scholl = {Bacharelado em Ciências da Computação},
 	note = {Centro de Tecnologia e Urbanismo}
}