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。使用svm解答本题,给出详细代码
时间: 2023-07-02 11:23:31 浏览: 42
首先,我们需要将数据集转换成可以用于SVM训练的格式,即将每个肿瘤的属性作为一个特征,将其值作为特征值,将其类型(恶性/良性)作为标签。我们可以使用Python中的pandas库来处理数据。
代码如下:
```python
import pandas as pd
# 读取数据集
data = pd.read_csv('tumor_dataset.csv', header=None)
# 将数据集转换为特征矩阵和标签向量的形式
X = data.iloc[:, 1:-1].values
y = data.iloc[:, -1].values
# 将标签向量中的'b'和'm'转换为0和1
y = [0 if label == 'b' else 1 for label in y]
```
接下来,我们需要将数据集分为训练集和测试集,以便在训练SVM模型时进行验证。我们可以使用sklearn库中的train_test_split函数来实现:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 将数据集分为训练集和测试集,比例为80:20
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
```
现在我们可以使用sklearn库中的SVC类来创建一个SVM模型,并使用训练集来训练该模型:
```python
from sklearn.svm import SVC
# 创建一个SVM模型,使用rbf内核函数
svm = SVC(kernel='rbf', random_state=0)
# 使用训练集来训练SVM模型
svm.fit(X_train, y_train)
```
最后,我们可以使用测试集来评估模型的性能,可以使用sklearn库中的accuracy_score函数计算模型的准确率:
```python
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 使用测试集来评估模型性能
y_pred = svm.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)
```
完整代码如下:
```python
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 读取数据集
data = pd.read_csv('tumor_dataset.csv', header=None)
# 将数据集转换为特征矩阵和标签向量的形式
X = data.iloc[:, 1:-1].values
y = data.iloc[:, -1].values
# 将标签向量中的'b'和'm'转换为0和1
y = [0 if label == 'b' else 1 for label in y]
# 将数据集分为训练集和测试集,比例为80:20
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
# 创建一个SVM模型,使用rbf内核函数
svm = SVC(kernel='rbf', random_state=0)
# 使用训练集来训练SVM模型
svm.fit(X_train, y_train)
# 使用测试集来评估模型性能
y_pred = svm.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)
```
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