基于线性回归模型的原发性肿瘤发病率与年龄的关系ipynb源程序文件

抱歉，我无法提供ipynb源程序文件。但是，我可以为你提供基于线性回归模型的原发性肿瘤发病率与年龄的关系的Python代码示例。请看下面的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

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

# 数据预处理
data.dropna(inplace=True)

# 特征选择
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values

# 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=0)

# 创建一个线性回归模型
regressor = LinearRegression()

# 训练模型
regressor.fit(X_train, y_train)

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

# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("均方误差: ", mse)

# 可视化结果
plt.scatter(X_train, y_train, color='red')
plt.plot(X_train, regressor.predict(X_train), color='blue')
plt.title('原发性肿瘤发病率与年龄的关系')
plt.xlabel('年龄')
plt.ylabel('原发性肿瘤发病率')
plt.show()

这段代码假定你的数据文件名为`cancer_data.csv`，并且包含两列数据：年龄和原发性肿瘤发病率。你需要根据你的数据文件做出相应的调整。