请编写代码解决3、乳腺癌分类( breast-cancer-classifier )问题 – 问题描述 给定一些肿瘤样本,现在希望能根据肿瘤数据对其进行判定是恶性的 (malignant) 还是良性的 (benign) 判断。 数据集有如下9个肿瘤属性,可以做成9个类别 数据集如下所示: ('1000025', 'b', 5, 1, 1, 1, 2, 1, 3, 1, 1) ('1002945', 'b', 5, 4, 4, 5, 7, 10, 3, 2, 1) ('1015425', 'b', 3, 1, 1, 1, 2, 2, 3, 1, 1) ('1016277', 'b', 6, 8, 8, 1, 3, 4, 3, 7, 1) ('1017023', 'b', 4, 1, 1, 3, 2, 1, 3, 1, 1) ('1017122', 'm', 8, 10, 10, 8, 7, 10, 9, 7, 1) ('1018099', 'b', 1, 1, 1, 1, 2, 10, 3, 1, 1) ('1018561', 'b', 2, 1, 2, 1, 2, 1, 3, 1, 1)
时间: 2023-07-02 08:19:44 浏览: 35
以下是一个使用SVM算法解决乳腺癌分类问题的Python代码示例:
```python
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import svm
from sklearn.metrics import confusion_matrix, accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score
# 读取数据集
data = pd.read_csv('breast-cancer-dataset.csv', header=None)
X = data.iloc[:, 1:-1].values # 特征
y = data.iloc[:, -1].values # 类别
# 将类别标签从'B'和'M'转换为0和1
y = [1 if i == 'M' else 0 for i in y]
# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建SVM分类器
clf = svm.SVC(kernel='linear')
# 训练分类器
clf.fit(X_train, y_train)
# 对测试集进行预测
y_pred = clf.predict(X_test)
# 计算分类器性能指标
conf_mat = confusion_matrix(y_test, y_pred)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
precision = precision_score(y_test, y_pred)
recall = recall_score(y_test, y_pred)
f1 = f1_score(y_test, y_pred)
# 打印分类器性能指标
print('Confusion Matrix:\n', conf_mat)
print('Accuracy:', accuracy)
print('Precision:', precision)
print('Recall:', recall)
print('F1-Score:', f1)
```
需要注意的是,上述代码中使用的数据集需要先进行预处理,将类别标签从'B'和'M'转换为0和1。同时,代码中使用了线性核函数来创建SVM分类器,也可以尝试使用其他核函数来提高分类器的性能。