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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

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简介：
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。

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  • 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
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    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
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    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。
     
  • 使用ID3决策树进行Sklearn乳腺癌数据集分类及可视化展示
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    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。
     
  • 二分类乳腺癌数据集
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    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。
     
  • 基于癌症基因数据集的决策树分类实验数据分析
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    本研究运用决策树算法对癌症基因数据进行分类分析，旨在探索不同基因特征与癌症类型之间的关联性，并优化分类模型以提高预测准确率。 数据挖掘课程实验基于癌症基因数据集进行决策树分类研究，采用ID3算法和C4.5算法对五种癌症类型（BLCA、BRCA、KIRC、LUAD、PAAD）的基因数据进行分类分析。
     
  • 乳腺癌数据集 - 数据集
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    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。
     
  • CART决策树与随机森林在乳腺癌数据分类中的应用+实验代码及结果分析
    优质
    本文探讨了CART决策树和随机森林算法在乳腺癌数据分类中的应用，并通过实验代码展示了模型构建过程及详细的结果分析。 最详细的随机森林讲解，非常出色。
     
  • 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。