python乳腺癌预测使用SVM算法

同样可以使用支持向量机（SVM）算法来进行乳腺癌预测。以下是在Python中使用SVM算法进行乳腺癌预测的示例代码：

# 导入必要的库
import pandas as pd
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据集
data = pd.read_csv("breast_cancer_data.csv")

# 提取特征和标签
X = data.drop("diagnosis", axis=1)
y = data["diagnosis"]

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 构建SVM模型
svm = SVC(kernel='linear', C=1)

# 拟合模型
svm.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = svm.predict(X_test)

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

这里同样使用的数据集是乳腺癌诊断数据集，使用SVM算法构建了一个分类模型，并使用训练集进行拟合和在测试集上预测，并最终计算出了模型的准确率。需要注意的是，这里使用的是线性核函数，C参数设置为1。当然，你也可以尝试其他的核函数和参数配置，以获得更好的预测效果。