数据挖掘技术与应用的乳腺癌数据SVM分类实训是一门实战导向的课程,主要目的是帮助学生深入理解和掌握支持向量机(SVM)这一强大的机器学习分类算法。在本实训中,学员将通过Python语言的实践操作,了解和支持向量机的核心步骤,包括数据预处理、模型构建、训练和评估。
首先,学员需要熟悉和安装所需的软件环境,如Python 3.6版本,以及代码编辑器,如Jupyter Notebook或PyCharm 2018社区版。这些工具对于数据科学家来说是必不可少的,因为它们提供了高效的数据分析和编程环境。
实训数据来源于现实生活中的乳腺癌数据集,源自威斯康星州,包含569个病人样本,每例患者有30个生理指标,用于区分恶性(标签为1)和良性(标签为0)的乳腺癌。通过使用`sklearn`库中的`load_breast_cancer()`函数,可以方便地加载并导入这个数据集。
实训内容具体分为以下几个步骤:
1. 导入必要的库:学员需要导入`sklearn.svm`模块来使用支持向量机类,以及`sklearn.model_selection`模块中的`train_test_split`函数进行数据集划分,还有`sklearn`库本身,用于各种数据处理和模型评估。
2. 数据预处理:将数据集划分为特征值(X)和标签(Y)。`cancer.data`用于获取特征值,`cancer.target`获取标签。
3. 划分数据集:使用`train_test_split`函数将数据集随机划分为训练集(80%)和测试集(20%),确保模型在未知数据上的泛化能力。
4. 创建模型:定义SVM模型,这里选择线性核函数(`kernel='linear'`),并且设置`class_weight='balanced'`以处理类别不平衡问题,确保模型对两类样本都有公平的表现。
5. 训练模型:使用训练数据(x_train和y_train)对模型进行训练,通过调用`model.fit()`方法。
6. 评估模型:最后,计算模型在训练集(`model.score(x_train,y_train)`)和测试集(`model.score(x_test,y_test)`)上的性能,输出准确率以评估模型的泛化能力。
通过这个实际的SVM分类项目,学员不仅能理论联系实际,还能增强对支持向量机算法的理解,并提高编程和数据处理的能力。在实际工作中,数据挖掘技术,尤其是SVM,广泛应用于医疗诊断、金融风控等领域,因此熟练掌握这项技能对IT专业人士来说至关重要。