基于BP神经网络的肺癌分类预测代码

基于BP神经网络的肺癌分类预测代码需要的数据集包括肺癌病理图像和对应的标签。以下是一个简单的基于BP神经网络的肺癌分类预测代码示例：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.neural_network import MLPClassifier

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

# 数据预处理
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
sc = StandardScaler()
X_train = sc.fit_transform(X_train)
X_test = sc.transform(X_test)

# 训练模型
mlp = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(10, 10), max_iter=1000)
mlp.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = mlp.predict(X_test)

# 输出准确率
accuracy = np.mean(y_pred == y_test)
print('Accuracy:', accuracy)

在这个示例中，我们使用了sklearn库中的MLPClassifier类来实现BP神经网络。首先，我们读取了一个名为'lung_cancer.csv'的数据集，然后将数据集分为训练集和测试集。接下来，我们使用StandardScaler类对数据进行标准化处理，以便更好地训练模型。然后，我们使用MLPClassifier类来训练模型，并使用predict()函数对测试集进行预测。最后，我们计算预测准确率并输出结果。