如何使用Jupiter notebook运用机器学习识别癌症，给出代码

首先，需要准备数据集，包括一些已知的癌症病例和健康病例。这里我们选用UCI Machine Learning Repository提供的乳腺癌数据集，可以通过以下代码获取数据集：

!wget https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/breast-cancer-wisconsin.data

接着，需要进行数据预处理，包括缺失值处理、特征选择等。这里我们简单地对数据进行缺失值处理，将缺失值替换为平均值。代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取数据
data = pd.read_csv('breast-cancer-wisconsin.data', header=None)

# 将缺失值替换为平均值
data.replace('?', np.nan, inplace=True)
data.dropna(inplace=True)
data = data.astype(float)

# 分割数据集
X = data.iloc[:, 1:-1]
y = data.iloc[:, -1]

# 将标签转换为二元变量
y = np.where(y==2, 0, 1)

接下来，我们可以使用Scikit-learn库提供的机器学习算法进行训练和测试。这里我们选用逻辑回归模型作为分类器。代码如下：

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 分割数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算准确率
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', acc)

最后，我们可以通过调整模型参数和使用其他机器学习算法来提高预测准确率。