Python编程实现乳腺癌分类：构建简单阈值法

本篇文档主要介绍了如何使用Python进行程序开发，以解决乳腺癌分类问题。作者采用了一个典型的“向顶向下”（Top-Down）的方法论，该方法首先以一个大的问题框架入手，逐步细化到具体的算法步骤。 在乳腺癌分类问题的应用实例中，数据来自UCI机器学习仓库，涉及9个肿瘤属性，目标是判断肿瘤是良性（benign）还是恶性（malignant）。问题的核心是要分析这9个属性，寻找一个模型来预测肿瘤性质，并确定一个阈值用于区分恶性与良性肿瘤。实现过程分为几个关键步骤： 1. 分类方法：首先，需要收集一定数量的样本，通过对样本的观察和分析，找出良性与恶性肿瘤之间的特征差异。这一步的目标是找到一个统计上的分界点，即阈值，任何高于这个阈值的肿瘤被认为是恶性，反之则是良性。 2. 构造分类器：为了实现这一分类，作者建议的方法是计算所有良性肿瘤和恶性肿瘤的平均值，然后取中位数作为阈值。这样做的依据是，如果肿瘤的某属性值超过了这个中位数，就更可能被标记为恶性。 3. 设计算法：具体实施涉及以下步骤： - 创建训练集：从训练文件（如`test_data.txt`）中提取数据，形成用于训练的样本集合。 - 训练分类器：使用训练集中的数据，训练一个分类器，这个分类器会学习每个属性的分类标准。 - 创建测试集：从独立的测试数据中提取一部分数据，用于评估分类器的性能。 - 分类和评估：将测试集输入分类器，得到分类结果，并计算判定的准确性，以衡量模型的性能。 4. 主函数`def main()`：这是程序的入口点，负责执行整个流程，包括读取训练数据、构建和训练分类器，以及展示结果。 通过这种方式，作者展示了如何使用Python编写一个简单的二分类模型，来解决实际的医学问题。这个例子强调了数据预处理、特征选择和模型评估的重要性，是初学者理解和实践Python编程在数据分析和机器学习中的应用的一个很好的实例。