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以下是一个使用现有数据预测决策树，进而预测乳腺癌的示例（基于Scikit-learn...）

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简介：
该程序提供了一个癌症预测的示例，具体而言，它利用决策树算法，基于现有数据对乳腺癌的风险进行预测。 借助scikit-learn和Python，我们首先将已加工和收集的数据样本划分成独立的测试集和训练集。 通过使用scikit的决策树生成器以及转换集，可以构建基于ID3算法生成的决策树。 随后，测试数据集可用于对交叉验证过程中生成的树的准确性进行评估。此外，该小程序还能生成PDF格式的可视化结果，从而直观地呈现所生成的决策树结构。 请务必注意，该程序仅为演示和实验目的而设计。 为了运行此程序，需要依赖Python、NumPy、SciPy以及scikit-learn等软件包。 具体安装步骤如下：首先，需要安装NumPy；随后安装SciPy；最后安装scikit-learn。

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  • Decision-Trees-Cancer-Prediction: 使用现有数据和决策树模型预测乳腺癌的实例（基于Scikit-learn）
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    本项目利用Scikit-learn库中的决策树算法，结合现有医疗数据集，构建了用于预测乳腺癌的机器学习模型。通过优化参数实现高精度预测，为临床诊断提供有力支持。 决策树癌症预测使用现有数据通过决策树进行学习来预测乳腺癌的示例（scikit-learn / python）。加工收集的数据样本已分为测试样本和训练样本。 使用scikit的决策树生成器和转换集，可用于基于ID3算法生成树。然后可以将测试数据用于交叉验证生成的树的准确性。这个小程序还生成pdf文件以可视化所创建的树。 注意：该程序仅用于演示/实验目的。 依赖项包括python、numpy、scipy 和 scikit-learn以及 pydotplus和graphviz库，建议使用Python版本2.7进行安装上述软件包，请遵循以下命令： ``` pip install numpy pip install scipy pip install scikit-learn ```
     
  • 乳腺癌预测
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    乳腺癌预测旨在通过分析个人健康数据和风险因素，提供早期乳腺癌预警，帮助女性用户及时了解自身患病可能性，并采取相应预防措施。 乳腺癌预测问题定义为：乳腺癌是由于乳腺细胞发生癌症的一种疾病。在全球范围内，它是女性最常见的癌症类型之一，占所有病例的25%左右，在美国则是女性中诊断出的第二大常见癌症。虽然男性也可能患上这种病，但其在女性中的发病率更高。 多年来，随着诊断和治疗技术的进步，乳腺癌患者的生存率有所提高，并且与该疾病相关的死亡人数也相应减少。早期发现是通过使用特定方法来帮助识别那些尚未发展成疾病的细胞异常情况的关键手段之一。对乳腺癌的认识以及定期进行筛查检查对于及时的诊断及有效的治疗至关重要。 在人体内受影响的细胞被称为恶性细胞，它们与正常细胞不同，分裂速度更快，并且会侵入周围的组织中。当这些细胞以加速的速度繁殖时，通常会形成称为肿瘤的实体块状物。有时虽然也会出现细胞增殖并形成肿块的情况，但若没有扩散到周围区域，则该类型的肿瘤并不具有恶性特征，这种情况下我们称之为良性病变。 这项研究的主要目标是利用从细胞图像中提取出来的数值信息来预测患者所患的是良性的还是恶性的乳腺癌病灶。
     
  • 乳腺癌预测数据集.zip
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    该数据集包含用于预测乳腺癌的相关医疗记录和生物标志物信息，旨在帮助研究人员开发更准确的诊断模型。 这是一个典型的利用当前流行的机器学习算法进行生物数据挖掘的案例，并且具有很高的代表性。同样的方法可以应用于其他肿瘤研究领域。这份乳腺癌预测的数据集来自威斯康星州，包含了699个细针抽吸活检样本单元，其中458个（占总数的65.5%）为良性样本单元，241个（占34.5%）为恶性样本单元。数据集中包括了11项变量指标，也就是有11列内容： - ID - 肿块厚度 - 细胞大小的一致性 - 细胞性状的一致性 - 边缘附着情况 - 单个上皮细胞的尺寸 - 裸核状况 - 乏味染色体特征 - 正常核状态 - 分裂现象 - 样本类别
     
  • 乳腺癌预测分析：乳腺癌详解
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    本文章详细解析了乳腺癌的相关知识，并介绍了用于乳腺癌预测的数据分析方法和模型，帮助读者更好地了解和预防乳腺癌。 乳腺癌预测：通过对数据的分析来预测乳腺癌的发生风险。
     
  • 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。
     
  • 使用PyTorch和机器学习预测乳腺癌的CSV数据
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    本项目运用PyTorch框架及机器学习算法对乳腺癌相关CSV格式的数据进行分析与建模，旨在提高癌症诊断准确率。 使用机器学习和PyTorch来预测乳腺癌的CSV数据。
     
  • 基于机器学习的乳腺癌数据预测与分析
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    本研究运用机器学习技术对乳腺癌相关数据进行深入挖掘和模式识别，旨在提高疾病早期诊断的准确性及治疗方案的有效性。 乳腺癌数据集来源于南斯拉夫卢布尔雅那大学医疗中心肿瘤研究所的M·兹维特和M·索克拉奇的研究成果，并被美国加州大学欧文分校的UCI数据库收录，便于全球研究者使用。作为机器学习领域的权威资源库，UCI数据库提供了丰富的数据集以及分类问题测试案例。其中乳腺癌数据集尤为重要，它帮助研究人员开发更精确的分类算法，对乳腺癌的早期诊断和治疗具有重要意义。
     
  • 乳腺癌良恶性肿瘤预测的数据集
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    本数据集旨在通过收集详尽的临床与影像学信息，用于构建模型以区分乳腺癌中的良性与恶性肿瘤，助力早期精准诊断。 良性和恶性乳腺癌肿瘤预测数据集已经分为训练集和测试集。
     
  • 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。
     
  • 乳腺癌预测：利用多种公开数据集及深度学习方法进行癌症预测
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    本研究运用深度学习技术，结合多个公开数据集，旨在提升乳腺癌预测模型的准确性和可靠性，助力早筛早诊。 使用各种公共数据集和深度学习技术来预测乳腺癌。