用多层感知机再计算，用Scikit Learn库，对 Kaggle 的良性/恶性肿瘤数据集画出混淆矩阵，计算准确率、精准率、召回率。文件名 Cancer_Data.csv

好的，我已经明白了。针对您的问题，我会为您提供一个基于Scikit Learn库的多层感知机模型来对Kaggle的肿瘤数据集进行分类，并绘制混淆矩阵，计算准确率、精准率和召回率的示例代码。以下是示例代码：

# 导入必要的库
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.metrics import confusion_matrix, accuracy_score, precision_score, recall_score

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

# 将诊断结果转换为二元分类数据
data['diagnosis'] = np.where(data['diagnosis'] == 'M', 1, 0)

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop('diagnosis', axis=1), data['diagnosis'], test_size=0.2, random_state=42)

# 初始化多层感知机模型
mlp = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(30, 30, 30), max_iter=1000)

# 训练模型
mlp.fit(X_train, y_train)

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

# 计算混淆矩阵
conf_mat = confusion_matrix(y_test, y_pred)

# 输出混淆矩阵
print('Confusion Matrix:\n', conf_mat)

# 计算准确率
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)

# 计算精准率
prec = precision_score(y_test, y_pred)

# 计算召回率
recall = recall_score(y_test, y_pred)

# 输出准确率、精准率和召回率
print('Accuracy: {:.3f}'.format(acc))
print('Precision: {:.3f}'.format(prec))
print('Recall: {:.3f}'.format(recall))

请将文件名为 Cancer_Data.csv 的数据集放在工作目录下，并运行上述代码即可得到相应的结果。需要注意的是，这只是一个示例代码，您可以根据自己的需求对模型进行调整和优化。