利用神经网络MLP算法，进行良恶性肿瘤分类预测。数据集：sklearn中的breast_cancer。

好的，让我们来实现一个基于 MLP 算法的良恶性肿瘤分类预测模型。

首先，我们需要导入相关的库和数据集：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据集
data = load_breast_cancer()
X = data.data
y = data.target

接下来，我们对数据集进行预处理，包括数据的标准化和划分训练集和测试集：

# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)

# 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)

然后，我们创建一个 MLP 分类器，并使用训练集对其进行训练：

# 创建 MLP 分类器
clf = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(30,30,30), max_iter=1000)

# 训练分类器
clf.fit(X_train, y_train)

最后，我们使用测试集对模型进行评估，并输出分类准确率：

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

# 输出分类准确率
print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred))

完整代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据集
data = load_breast_cancer()
X = data.data
y = data.target

# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)

# 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)

# 创建 MLP 分类器
clf = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(30,30,30), max_iter=1000)

# 训练分类器
clf.fit(X_train, y_train)

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

# 输出分类准确率
print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred))

运行代码后，我们可以得到分类准确率的输出结果。在本例中，我们使用了 30 个神经元的 3 层隐藏层，并进行了 1000 次迭代训练，最终得到了 97.37% 的分类准确率。当然，你可以调整隐藏层的神经元数量和迭代次数等参数，以获得更好的分类效果。