用python在乳腺癌数据集上应用决策树分类进行预测并分析,并输出结果图。

好的，首先我们需要导入需要的库，包括pandas用于数据读取和处理、sklearn用于构建决策树模型、graphviz用于可视化决策树模型。可以使用以下代码进行导入：

import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.tree import export_graphviz
import graphviz

接下来，我们需要读取数据集。这里使用乳腺癌数据集，可以使用以下代码进行读取：

data = pd.read_csv('breast_cancer.csv')

接着，我们需要对数据集进行处理，将数据划分为特征和标签，并将标签列转换为数值型。可以使用以下代码进行处理：

# 将标签列转换为数值型
data['diagnosis'] = pd.Categorical(data['diagnosis']).codes

# 划分特征和标签
X = data.drop(['diagnosis'], axis=1)
y = data['diagnosis']

然后，我们需要将数据集划分为训练集和测试集。可以使用以下代码进行划分：

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)

接下来，我们可以使用sklearn中的DecisionTreeClassifier类构建决策树模型，并使用训练集对模型进行训练。可以使用以下代码进行训练：

# 构建决策树模型
model = DecisionTreeClassifier(random_state=0)

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

训练完成后，我们可以使用测试集对模型进行测试，并计算模型的准确率。可以使用以下代码进行测试和准确率计算：

# 对测试集进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('准确率：', accuracy)

最后，我们可以使用graphviz库可视化决策树模型。可以使用以下代码可视化决策树模型：

dot_data = export_graphviz(model, out_file=None, 
                           feature_names=X.columns,  
                           class_names=['malignant', 'benign'],  
                           filled=True, rounded=True,  
                           special_characters=True)  
graph = graphviz.Source(dot_data)  
graph.render("breast_cancer")  

这会生成一个名为“breast_cancer”的文件，其中包含决策树模型的可视化结果。

完整代码如下：

import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.tree import export_graphviz
import graphviz

# 读取数据集
data = pd.read_csv('breast_cancer.csv')

# 将标签列转换为数值型
data['diagnosis'] = pd.Categorical(data['diagnosis']).codes

# 划分特征和标签
X = data.drop(['diagnosis'], axis=1)
y = data['diagnosis']

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)

# 构建决策树模型
model = DecisionTreeClassifier(random_state=0)

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 对测试集进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('准确率：', accuracy)

# 可视化决策树模型
dot_data = export_graphviz(model, out_file=None, 
                           feature_names=X.columns,  
                           class_names=['malignant', 'benign'],  
                           filled=True, rounded=True,  
                           special_characters=True)  
graph = graphviz.Source(dot_data)  
graph.render("breast_cancer")  

希望对你有所帮助！