乳腺癌数据集怎么分类良性和恶性

### 基于机器学习的乳腺癌数据集分类方法 #### 数据预处理 在进行良性和恶性肿瘤分类之前，通常需要对数据进行必要的清洗和转换。这一步骤包括加载数据、查看基本信息以及将类别标签转化为数值形式以便后续建模[^3]。 ```python import pandas as pd from sklearn.datasets import load_breast_cancer data = load_breast_cancer() df = pd.DataFrame(data.data, columns=data.feature_names) df['target'] = data.target # target列表示良性(1)或恶性(0) # 查看前几行数据 print(df.head()) ``` #### 划分训练集与测试集 为了评估模型性能，在构建模型之前需先划分数据为训练集和测试集。这样可以确保模型不会过拟合到特定的数据子集中[^1]。 ```python from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( df.drop('target', axis=1), df['target'], test_size=0.2, random_state=42 ) ``` #### 支持向量机(SVM)应用 支持向量机是一种有效的二分类工具，尤其适用于高维空间中的线性不可分情况。通过调整核函数(kernel function)，SVM能够适应不同的数据分布特性。 ```python from sklearn.svm import SVC from sklearn.metrics import accuracy_score svm_model = SVC(kernel='linear') # 使用线性核作为例子 svm_model.fit(X_train, y_train) y_pred_svm = svm_model.predict(X_test) accuracy_svm = accuracy_score(y_test, y_pred_svm) print(f"SVM Accuracy: {accuracy_svm * 100:.2f}%") ``` #### K近邻(KNN)算法实现 K近邻算法依据距离最近的邻居样本决定新实例所属类别。此方法简单直观，但在大规模数据上可能计算成本较高[^2]。 ```python from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier knn_model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5) # 设置邻居数为5 knn_model.fit(X_train, y_train) y_pred_knn = knn_model.predict(X_test) accuracy_knn = accuracy_score(y_test, y_pred_knn) print(f"KNN Accuracy: {accuracy_knn * 100:.2f}%") ``` #### 逻辑回归(Logistic Regression)实践 作为一种经典的传统统计学方法，逻辑回归广泛应用于医学研究领域内的风险因素分析。它假设因变量服从伯努利分布，并利用最大似然估计求解参数。 ```python from sklearn.linear_model import LogisticRegression logreg_model = LogisticRegression(max_iter=10000) logreg_model.fit(X_train, y_train) y_pred_logreg = logreg_model.predict(X_test) accuracy_logreg = accuracy_score(y_test, y_pred_logreg) print(f"Logistic Regression Accuracy: {accuracy_logreg * 100:.2f}%") ``` 以上三种方法均能有效完成乳腺癌数据集中良性和恶性的分类任务，具体选用哪种取决于实际应用场景及需求约束条件。