arr = np.asarray(values, dtype=dtype) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ ValueError: could not convert string to float: ' b'

这个错误提示是因为在将数据转换为numpy数组时，存在字符串类型的特征，而numpy数组只接受数值类型的特征。因此，需要将字符串类型的特征进行编码，将其转换为数值类型的特征。

一种常见的方法是使用 `LabelEncoder` 对字符串类型的特征进行编码。具体方法如下：

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

# 加载数据集
df = pd.read_csv('breast_cancer.csv')

# 对字符串类型的特征进行编码
le = LabelEncoder()
df['feature_name'] = le.fit_transform(df['feature_name'])

# 将DataFrame转换为numpy数组
arr = df.to_numpy()

其中，`feature_name` 是需要进行编码的特征名称。上面的代码中使用 `LabelEncoder` 对 `feature_name` 进行编码，并将编码后的结果替换原来的特征。最后，使用 `to_numpy()` 方法将DataFrame转换为numpy数组，从而消除了上述错误提示。