基于线性回归模型的乳腺癌发病率与年龄的关系ipynb源程序文件

很抱歉，我无法提供源代码文件。但是，您可以自己编写该模型，以下是一个基于线性回归的乳腺癌发病率与年龄的示例代码:

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = pd.read_csv("breast_cancer.csv")

# 筛选年龄和发病率列
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, 1].values

# 划分训练集和测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 创建模型并拟合数据
regressor = LinearRegression()
regressor.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集结果
y_pred = regressor.predict(X_test)

# 可视化训练集结果
plt.scatter(X_train, y_train, color='red')
plt.plot(X_train, regressor.predict(X_train), color='blue')
plt.title('Breast Cancer Rates vs Age (Training set)')
plt.xlabel('Age')
plt.ylabel('Cancer Rates')
plt.show()

# 可视化测试集结果
plt.scatter(X_test, y_test, color='red')
plt.plot(X_train, regressor.predict(X_train), color='blue')
plt.title('Breast Cancer Rates vs Age (Test set)')
plt.xlabel('Age')
plt.ylabel('Cancer Rates')
plt.show()

这个代码需要读取名为"breast_cancer.csv"的数据文件，您需要自己准备数据文件。同时，您可以根据需要修改代码以适应您的数据。