breast cancer wisconsin (diagnostic) data set
时间: 2023-04-14 16:02:03 浏览: 307
乳腺癌威斯康星州(诊断)数据集是一个医学数据集,包含了乳腺癌患者的诊断结果和相关指标,如肿块大小、形状、边缘、质地、细胞核大小、细胞核形状等。这个数据集被广泛用于机器学习和数据挖掘领域,用于预测乳腺癌的恶性程度和诊断结果。
相关问题
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:
```python
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。
如何将乳腺癌数据集的data文件转化为CSV文件
将乳腺癌数据集的data文件转换为CSV文件可以通过编程实现。以下是一种Python代码示例,可以将Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic) Data Set数据集中的data文件转换为CSV文件:
```python
import pandas as pd
# 读取data文件
data = pd.read_csv("breast-cancer-wisconsin.data", header=None)
# 设置列名
columns = ["id", "clump_thickness", "uniformity_cell_size", "uniformity_cell_shape", "marginal_adhesion",
"single_epithelial_cell_size", "bare_nuclei", "bland_chromatin", "normal_nucleoli", "mitoses", "class"]
data.columns = columns
# 将数据保存为CSV文件
data.to_csv("breast-cancer-wisconsin.csv", index=False)
```
该代码将数据读入pandas DataFrame中,然后设置每列的列名,并将DataFrame保存为CSV文件。执行该代码后,将在当前目录下生成一个名为breast-cancer-wisconsin.csv的CSV文件,其中包含了data文件中的数据。