Advertisement

使用ID3决策树进行Sklearn乳腺癌数据集分类及可视化展示

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目采用ID3决策树算法对Sklearn库中的乳腺癌数据集进行分类，并通过多种图表实现结果可视化，便于分析与理解。 运行main.py文件即可，或者在命令行输入python main.py。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 使用ID3决策树进行Sklearn乳腺癌数据集分类及可视化展示
    优质
    本项目采用ID3决策树算法对Sklearn库中的乳腺癌数据集进行分类，并通过多种图表实现结果可视化，便于分析与理解。 运行main.py文件即可，或者在命令行输入python main.py。
     
  • 乳腺癌数据集上的决策树分类实验.zip_wpbc数据集_乳腺癌数据_决策树癌症_决策树分类代码演示
    优质
    本资源提供了一个针对WPBC（无复发乳腺导管癌）数据集的决策树分类实验，旨在展示如何利用决策树算法进行乳腺癌数据分析与预测。其中包括详细的实验步骤和相关代码示例。 决策树分类程序包括所使用的数据集以及运行结果。
     
  • 决策树：用于新患者分类的乳腺癌数据集分析
    优质
    本研究利用乳腺癌数据集，通过构建决策树模型来有效分类新患者，旨在提高诊断准确性与临床治疗效果。 我们使用包含699名乳腺癌患者的数据集构建了一个决策树模型来对新患者进行分类。经过数据归一化和清洗后，最终有500名患者的资料被用于训练和测试该模型。在这500例中，262人（占总数的52.4%）患有良性肿瘤，而另外238人（占比为47.6%）则确诊为恶性肿瘤。 为了进行模型训练，我们使用了其中的80%，即共400个案例的数据集。这些数据中各包含一半来自良性和恶性的病例。剩余的20％用于测试，该部分包括12.4%良性肿瘤和7.6%恶性肿瘤样本。 完成上述步骤后，您可以通过“决策树”访问预测结果，并通过检查console来查看命中率。
     
  • 二分类乳腺癌数据集
    优质
    此二分类乳腺癌数据集包含良恶性肿瘤特征信息，旨在辅助研究与诊断，适用于机器学习模型训练和评估。 乳腺癌数据集二分类涉及使用特定的数据集进行机器学习或数据分析项目，目的是通过算法识别乳腺肿瘤是良性还是恶性。这种类型的任务通常需要清洗、处理并分析数据以提高模型的准确性。相关的工作可能包括特征选择、训练模型以及评估预测性能等步骤。
     
  • 乳腺癌数据集的机器学习实践（使用sklearn）- 源码
    优质
    本项目通过运用Python中的sklearn库进行乳腺癌数据集的机器学习分析与模型训练，旨在探索最佳预测算法，提高癌症诊断准确性。 使用sklearn乳腺癌数据集进行机器学习练习可以帮助理解如何应用算法来分析和预测乳腺癌的相关特征。这种实践对于掌握数据分析技能非常有帮助，并且可以作为进一步研究癌症诊断模型的基础。通过该数据集，我们可以训练分类器识别肿瘤是良性的还是恶性的，从而提高早期检测的准确性。
     
  • 乳腺癌数据集分享.docx
    优质
    本文档《乳腺癌数据集分享》提供了详细的乳腺癌相关研究数据集合，旨在为医学科研人员及学者提供宝贵的分析资源。 乳腺癌数据集包含了用于研究和分析的大量关于乳腺癌患者的数据。这些数据可用于训练机器学习模型以辅助诊断或预测疾病进展。通过使用这样的数据集，研究人员能够更好地理解疾病的特征，并开发出更有效的治疗方法。
     
  • 乳腺癌数据集 - 数据集
    优质
    本数据集包含乳腺癌患者的临床信息和组织样本特征，旨在辅助研究者进行疾病预测模型构建及病理分析。 乳腺癌数据集由威斯康星大学提供。该数据集包含以下文件：breastcancer_unformatted-data、breastcancer_wdbc.data、breastcancer_wdbc.names和breastcancer_wpbc.names，以及breastcancer-wisconsin.data和breastcancer-wisconsin.names。
     
  • 使用Python3读取UCI乳腺癌数据集
    优质
    本简介介绍如何使用Python 3语言加载和解析UCI库中的乳腺癌数据集，涵盖必要的库导入、数据预处理及基本的数据探索方法。 用于从UCI的Breast Cancer Wisconsin数据集中读取数据并存为array的小程序。