用jupter编程乳腺癌集的数据挖掘与分析

好的，下面是乳腺癌数据集的数据挖掘与分析的Jupyter Notebook示例代码。

首先，你需要先从UCI机器学习库中下载乳腺癌数据集，并将数据集读入到Jupyter Notebook中。以下是读取数据集的示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据集
data = pd.read_csv('breast_cancer_data.csv')

# 查看数据集的前5行
data.head()

接下来，你可以对数据集进行预处理，包括去除无用的特征、处理缺失值等等。以下是数据预处理的示例代码：

# 去除id特征和无用的Unnamed列
data.drop(['id', 'Unnamed: 32'], axis=1, inplace=True)

# 处理缺失值
data.dropna(inplace=True)

# 将诊断结果标签转换为数字
data['diagnosis'] = data['diagnosis'].map({'M': 1, 'B': 0})

接下来，你可以使用一些数据挖掘算法来对数据集进行分析。以下是使用决策树算法进行分类的示例代码：

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop('diagnosis', axis=1), data['diagnosis'], test_size=0.2)

# 训练决策树模型
clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算分类准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

接下来，你可以对特征重要性进行分析，找出对诊断结果影响最大的特征。以下是使用随机森林算法进行特征重要性分析的示例代码：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 训练随机森林模型
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=200)
rfc.fit(X_train, y_train)

# 获取特征重要性
importances = rfc.feature_importances_
features = data.columns[:-1]
feature_importances = pd.DataFrame({'feature': features, 'importance': importances})
feature_importances = feature_importances.sort_values('importance', ascending=False)

# 可视化展示特征重要性
import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.bar(feature_importances['feature'], feature_importances['importance'])
plt.xticks(rotation=90)
plt.xlabel('Features')
plt.ylabel('Importance')
plt.title('Feature Importance')
plt.show()

最后，你可以对模型进行评估，并进行可视化展示。以下是使用混淆矩阵进行模型评估和ROC曲线进行可视化展示的示例代码：

from sklearn.metrics import confusion_matrix
from sklearn.metrics import roc_curve, roc_auc_score
import seaborn as sns

# 计算混淆矩阵
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)
sns.heatmap(cm, annot=True, cmap='Blues', fmt='g')
plt.xlabel('Predicted')
plt.ylabel('True')
plt.title('Confusion Matrix')
plt.show()

# 计算ROC曲线
y_prob = clf.predict_proba(X_test)[:, 1]
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_prob)
auc = roc_auc_score(y_test, y_prob)
plt.plot(fpr, tpr, label='ROC curve (area = %0.2f)' % auc)
plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--')
plt.xlim([0.0, 1.0])
plt.ylim([0.0, 1.05])
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('Receiver operating characteristic')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()

以上是乳腺癌数据集的数据挖掘与分析的Jupyter Notebook示例代码，希望对你有所帮助。