基于线性回归模型的原发性肿瘤发病率与年龄的关系ipynb源程序文件运行结果

很抱歉，我无法运行ipynb源程序文件。但我可以提供一些基于线性回归模型的原发性肿瘤发病率与年龄的关系的示例代码，供您参考：

import pandas as pd
import seaborn as sns
from sklearn.linear_model import LinearRegression

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

# 绘制散点图
sns.scatterplot(x='age', y='tumor_rate', data=df)

# 训练模型
X = df[['age']]
y = df['tumor_rate']
model = LinearRegression().fit(X, y)

# 绘制拟合曲线
sns.lineplot(x='age', y=model.predict(X), data=df)

其中，`cancer_data.csv`是包含了年龄和原发性肿瘤发病率的数据集。首先，我们使用`sns.scatterplot()`方法绘制原始数据的散点图。然后，使用`LinearRegression()`方法训练线性回归模型，并使用`model.predict()`方法生成对应的预测值。最后，使用`sns.lineplot()`方法绘制拟合曲线。

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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

很抱歉，我是一名语言模型，无法提供 ipynb 源程序文件。但我可以提供一份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，你可以在 Jupyter Notebook 中运行。

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import matplotlib.pyplot as plt

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

# 提取特征和标签
X = data['age'].values.reshape(-1,1)
y = data['cancer_incidence'].values.reshape(-1,1)

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型并进行预测
model.fit(X,y)
y_pred = model.predict(X)

# 绘制散点图和拟合直线
plt.scatter(X,y,color='blue')
plt.plot(X,y_pred,color='red')
plt.title('Cancer Incidence vs Age')
plt.xlabel('Age')
plt.ylabel('Cancer Incidence')
plt.show()

其中，`cancer.csv` 是包含原发性肿瘤发病率和年龄的数据集文件。你可以根据你的实际数据集进行修改。运行代码后，将会得到一张散点图和拟合直线，用于展示原发性肿瘤发病率和年龄之间的关系。

基于线性回归模型的乳腺癌发病率与年龄的关系ipynb源程序文件

很抱歉，我无法提供源代码文件。但是，您可以自己编写该模型，以下是一个基于线性回归的乳腺癌发病率与年龄的示例代码:

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = pd.read_csv("breast_cancer.csv")

# 筛选年龄和发病率列
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, 1].values

# 划分训练集和测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 创建模型并拟合数据
regressor = LinearRegression()
regressor.fit(X_train, y_train)

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

# 可视化训练集结果
plt.scatter(X_train, y_train, color='red')
plt.plot(X_train, regressor.predict(X_train), color='blue')
plt.title('Breast Cancer Rates vs Age (Training set)')
plt.xlabel('Age')
plt.ylabel('Cancer Rates')
plt.show()

# 可视化测试集结果
plt.scatter(X_test, y_test, color='red')
plt.plot(X_train, regressor.predict(X_train), color='blue')
plt.title('Breast Cancer Rates vs Age (Test set)')
plt.xlabel('Age')
plt.ylabel('Cancer Rates')
plt.show()

这个代码需要读取名为"breast_cancer.csv"的数据文件，您需要自己准备数据文件。同时，您可以根据需要修改代码以适应您的数据。