UCI Machine Learning Repository中的Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic) Data Set数据集怎么导入

您可以使用如下代码来导入Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic) Data Set数据集：

import pandas as pd

# 从UCI Machine Learning Repository下载Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic) Data Set数据集
url = "https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/wdbc.data"
df = pd.read_csv(url, header=None)

# 将数据集分为特征和目标变量
X = df.iloc[:, 2:].values
y = df.iloc[:, 1].values

# 将目标变量进行编码，M（恶性）为1，B（良性）为0
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
le = LabelEncoder()
y = le.fit_transform(y)

这里我们使用`pandas`库来读取UCI Machine Learning Repository中的Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic) Data Set数据集，然后将数据集分为特征和目标变量。最后，使用`LabelEncoder`来编码目标变量，将M（恶性）编码为1，将B（良性）编码为0。

相关问题

UCI Machine Learning Repository上的DNA序列分类数据集

UCI Machine Learning Repository上有多个DNA序列分类数据集，其中一些较为流行的包括：

1. Dna: 包含了缺失值和离群值的人类基因组和细菌基因组的序列数据。有 3 类基因，分别是人类 DNA，细菌 DNA 和病毒 DNA。

2. Promoter Gene Sequences: 包含了人类和小鼠的启动子序列，分为正类和负类两个类别。正类代表启动子序列，负类代表非启动子序列。

3. HCV Data: 包含了丙型肝炎病毒（HCV）RNA序列的数据，分为 2 类：HCV阳性和HCV阴性。

4. Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic) Data Set: 包含了从乳腺活检中提取的肿瘤细胞核的特征，以及一个用于分类的目标变量。数据集中有 569 个样本，其中 212 个是恶性肿瘤，357 个是良性肿瘤。

这些数据集可以用于DNA序列分类问题的研究和开发。

用R语言Select a dataset from the UCI Machine Learning Repository, describe the dataset, create a dot plot with the lattice package and analyse the graph

好的，我会按照您的要求来回答。

1. 选择数据集

在 UCI Machine Learning Repository 上选择一个数据集，这里我们以 "Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic) Data Set" 数据集为例。这个数据集包含了 Wisconsin Diagnostic Breast Cancer (WDBC) 数据库中乳腺肿瘤的诊断数据，总共有 32 个变量，569 个样本。

2. 描述数据集

这个数据集包含了以下 32 个变量：

- ID number
- Diagnosis (M = malignant, B = benign)
- 10 real-valued features computed for each cell nucleus:
* radius (mean of distances from center to points on the perimeter)
* texture (standard deviation of gray-scale values)
* perimeter
* area
* smoothness (local variation in radius lengths)
* compactness (perimeter^2 / area - 1.0)
* concavity (severity of concave portions of the contour)
* concave points (number of concave portions of the contour)
* symmetry
* fractal dimension ("coastline approximation" - 1)

其中，前两个变量是 ID 和诊断结果，后面 10 个变量是对每个细胞核进行计算得到的实数特征。对于每个细胞核，都计算了这 10 个特征的平均值、标准差和最大值。这样，每个样本都有 30 个特征。

3. 用 lattice 包创建点图

首先，我们需要安装并加载 lattice 包：

install.packages("lattice")
library(lattice)

然后，读入数据集并创建点图：

# 读入数据
breast_cancer <- read.csv("wdbc.csv", header = TRUE)

# 创建点图
dotplot(as.factor(breast_cancer$diagnosis) ~ breast_cancer$radius_mean, xlab = "Radius Mean", ylab = "Diagnosis", main = "Breast Cancer Diagnosis")

这个点图展示了不同半径平均值下乳腺肿瘤的诊断结果分布情况：


4. 分析点图

从点图中可以看出，随着半径平均值的提高，肿瘤被诊断为恶性的比例也在逐渐增加。这个点图也可以用来检查异常值和离群值，例如，可能会注意到一些半径平均值很高的恶性肿瘤，在数据集中数量比较少，这可能是由于诊断过程中的偏差导致的。此外，还可以通过更改 x 轴变量和 y 轴变量来探索数据集中其他特征与诊断结果之间的关系。