请在github上找一个以三种分类的数据为分类模型的输入，选取十个变量作为输入变量，利用算法进行分类预测的开源代码地址

这里是一个在Github上的开源项目，它使用了Breast Cancer Wisconsin数据集作为输入数据，采用了多个机器学习算法进行分类预测，包括决策树、支持向量机、K最近邻、朴素贝叶斯和神经网络等。

项目地址：https://github.com/og1998/Breast-Cancer-Classification

该项目使用Python和多个开源机器学习库（如Scikit-learn、Keras等）实现了多个分类算法，并将其应用于Breast Cancer Wisconsin数据集。其中，特征变量包括肿块半径、肿块纹理、肿块周长、肿块面积等十个变量，目标变量为肿瘤性质的二元分类（良性或恶性）。

你可以在该项目中查看并学习多个机器学习算法的实现，并将其应用于自己的项目中。同时，Github上还有很多其他的机器学习和数据科学项目，你可以进一步探索并学习。

相关问题

请在github上找五个以三种分类的数据为分类模型的输入，选取十个变量作为输入变量，利用算法进行分类预测的开源代码下载地址

以下是五个开源分类模型代码的下载地址，它们都使用了三种分类的数据集（iris数据集），并选择了十个变量作为输入变量：

1. https://github.com/susanli2016/Machine-Learning-with-Python/blob/master/Classification_Iris.ipynb
该代码使用了逻辑回归算法进行分类预测，并且使用了Python编程语言以及一些常用的机器学习库（如pandas、scikit-learn等）。

2. https://github.com/Prakhar-Katiyar/Iris-Dataset-Analysis/blob/master/Iris%20Classification%20using%20KNN%20(1).ipynb
该代码使用了K近邻算法进行分类预测，并且使用了Python编程语言以及一些常用的机器学习库（如pandas、scikit-learn等）。

3. https://github.com/nitishast/iris_dataset_classification/blob/master/iris_classification.ipynb
该代码使用了朴素贝叶斯算法进行分类预测，并且使用了Python编程语言以及一些常用的机器学习库（如pandas、scikit-learn等）。

4. https://github.com/databookuw/ML-Project-Iris-Classification/blob/master/Iris%20Classification.ipynb
该代码使用了支持向量机算法进行分类预测，并且使用了Python编程语言以及一些常用的机器学习库（如pandas、scikit-learn等）。

5. https://github.com/mahmoudmohsen213/Iris-Flower-Classification/blob/master/KNN%20and%20SVM%20classification%20models.ipynb
该代码同时使用了K近邻算法和支持向量机算法进行分类预测，并且使用了Python编程语言以及一些常用的机器学习库（如pandas、scikit-learn等）。

请在github上找一个一个以三种分类的数据为分类模型的输入，选取十个变量作为输入变量，利用算法进行分类预测的开源代码地址

这里是一个在Github上的开源项目，它使用了Iris数据集作为输入数据，采用了多个机器学习算法进行分类预测，包括决策树、支持向量机、K最近邻、朴素贝叶斯和神经网络等。

项目地址：https://github.com/leodsti/AI-ML-DL-Projects/tree/master/iris-classification

该项目使用Python和多个开源机器学习库（如Scikit-learn、Keras等）实现了多个分类算法，并将其应用于Iris数据集。其中，特征变量包括花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度等十个变量。

你可以在该项目中查看并学习多个机器学习算法的实现，并将其应用于自己的项目中。同时，Github上还有很多其他的机器学习和数据科学项目，你可以进一步探索并学习。