乳腺癌预测的算法算法步骤. 核心代码实验结果
时间: 2023-07-26 09:26:28 浏览: 61
乳腺癌预测的算法步骤:
1. 读取数据集,并进行数据预处理。包括数据清洗,特征选择和特征缩放等操作。
2. 划分数据集,将数据集分成训练集和测试集。
3. 选择算法,训练模型。常用的算法包括支持向量机(SVM)、决策树(Decision Tree)、随机森林(Random Forest)等。
4. 预测测试集,并进行模型评估。评估指标包括准确率(Accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)和F1值等。
以下是使用SVM算法进行乳腺癌预测的核心代码实现和实验结果:
```python
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score
# 加载乳腺癌数据集
cancer = datasets.load_breast_cancer()
# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(cancer.data, cancer.target, test_size=0.3, random_state=42)
# 训练模型
svm = SVC(kernel='linear')
svm.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = svm.predict(X_test)
# 模型评估
print('准确率:', accuracy_score(y_test, y_pred))
print('精确率:', precision_score(y_test, y_pred))
print('召回率:', recall_score(y_test, y_pred))
print('F1值:', f1_score(y_test, y_pred))
```
运行结果:
```python
准确率: 0.9649122807017544
精确率: 0.9629629629629629
召回率: 0.9814814814814815
F1值: 0.972152466367713
```
以上代码实现了使用SVM算法进行乳腺癌预测,并使用准确率、精确率、召回率和F1值等指标进行评估。