乳腺癌分类（ breast-cancer-classifier ）问题 – 问题描述 给定一些肿瘤样本，现在希望能根据肿瘤数据对其进行判定是恶性的 (malignant) 还是良性的 (benign) 判断。 数据集有如下9个肿瘤属性，可以做成9个类别 数据集如下所示： ('1000025', 'b', 5, 1, 1, 1, 2, 1, 3, 1, 1) ('1002945', 'b', 5, 4, 4, 5, 7, 10, 3, 2, 1) ('1015425', 'b', 3, 1, 1, 1, 2, 2, 3, 1, 1) ('1016277', 'b', 6, 8, 8, 1, 3, 4, 3, 7, 1) ('1017023', 'b', 4, 1, 1, 3, 2, 1, 3, 1, 1) ('1017122', 'm', 8, 10, 10, 8, 7, 10, 9, 7, 1) ('1018099', 'b', 1, 1, 1, 1, 2, 10, 3, 1, 1) ('1018561', 'b', 2, 1, 2, 1, 2, 1, 3, 1, 1) 通过研究这些属性，找到肿瘤预测模式，根据肿瘤属性来判定肿瘤性质？ 提示：设计分类器算法如下： – 从训练文件中创建训练集 – 创建分类器，使用训练集中确定每个属性的分类值 – 从测试文件中创建测试集 – 使用分类器，对测试集进行分类 – 计算这些判定的准确性。要求使用二分类的SVM模型完成，完整代码及实验结果分析

以下是使用Python实现乳腺癌分类器的代码：

import pandas as pd
from sklearn import svm
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 读取数据
data = pd.read_csv('breast-cancer.csv')

# 将数据分为特征和标签
X = data.iloc[:, 1:-1].values
y = data.iloc[:, -1].values

# 将标签转换为二元变量
y = [1 if i=='M' else 0 for i in y]

# 将数据分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 创建分类器
classifier = svm.SVC(kernel='linear')

# 训练分类器
classifier.fit(X_train, y_train)

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

# 计算准确性
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

print('准确性:', accuracy)

解释一下代码：

1. 首先，我们使用pandas库读取乳腺癌数据。数据文件在本地目录下，名为“breast-cancer.csv”。
2. 然后，我们将数据分为特征和标签，其中特征为乳腺癌的9个属性，标签为良性或恶性。
3. 接下来，我们将标签转换为二元变量，其中1表示恶性，0表示良性。
4. 然后，我们将数据分为训练集和测试集，其中80％的数据用于训练，20％的数据用于测试。
5. 接着，我们创建一个使用线性内核的SVM分类器。
6. 然后，我们使用训练集来训练分类器。
7. 接下来，我们使用测试集来测试分类器的性能，并计算准确性。
8. 最后，我们打印出分类器的准确性。

在本例中，我们使用了SVM分类器来完成二分类任务。在实际应用中，我们可以使用其他分类器来完成这项任务。