乳腺癌预测分析-基于EDA和模型的breast-cancer-dataset.csv数据分析

简介：
本研究利用EDA探索性数据分析方法及多种机器学习模型，对乳腺癌数据集进行深入挖掘与预测建模，旨在提升乳腺癌诊断准确性。 研究假设：本研究假定患者的诊断特征之间存在显著关联性，包括年龄、绝经状态、肿瘤大小、侵袭性淋巴结的存在与否、受影响的乳房（左或右）、转移状态（是或否）、乳房象限以及患者既往的乳腺疾病史及其最终癌症诊断结果。数据收集和描述：研究的数据集来自于卡拉巴尔大学教学医院癌症登记处，共记录了213名患者的观察资料，时间跨度为两年（从2019年1月到2021年8月）。这些数据包括以下特征：诊断年度、年龄、绝经状态、肿瘤大小（以厘米计）、侵袭性淋巴结数量、受影响乳房的位置（左或右），转移情况（是或否）、受影响乳房的象限，既往乳腺疾病史以及最终癌症诊断结果（良性或恶性）。值得注意的发现：初步数据分析显示不同患者特征与相应的诊断结果之间存在显著差异。例如，在肿瘤尺寸较大且伴有侵袭性淋巴结的情况下，出现恶性的可能性较高；此外，绝经后女性中恶性疾病的诊断率似乎更高。 解释和使用：可以运用统计分析及机器学习方法对数据进行深入研究，以确定患者特征与乳腺癌诊断之间关联的强度及其显著性。这有助于建立更有效的早期检测和诊断模型来预防乳腺癌的发生与发展。然而，在解读这些结果时需要考虑潜在的数据缺失或偏差等因素的影响，并且需要注意的是，该研究所用样本仅限于一家医院内的病患情况，因此可能无法完全代表更大范围人群中的普遍状况。