威斯康星乳腺癌数据集神经网络

威斯康星乳腺癌数据集是一个常用的数据集，用于乳腺癌的分类和预测。根据引用[2]，该数据集包含569个样本和30个特征。其中，特征包括年龄、肿瘤大小、淋巴结受累情况和乳房位置等。为了进行模型训练和预测，可以使用人工神经网络。

根据引用[1]，可以使用sklearn库中的MLPClassifier类来建立BP（反向传播）神经网络模型。该模型采用Adam优化器、ReLU非线性映射函数，并设置了三个隐藏层（64个神经元、32个神经元和32个神经元）。通过调用fit方法，可以在乳腺癌数据集上进行模型训练。

关于人工神经网络和生物神经网络的区别，根据引用[3]，人工神经网络是通过人工设计和训练的，而生物神经网络是自然进化而来的。目前，人工智能神经网络还无法达到生物神经网络的复杂性和先进性。

综上所述，可以利用BP神经网络模型对威斯康星乳腺癌数据集进行分类和预测。