数据分析实战之SVM（如何进行乳腺癌预测）

最新推荐文章于 2025-02-20 09:23:10 发布
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分类专栏： 数据分析实战
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本文利用美国威斯康星州乳腺癌数据集，通过SVM建立分类器，对数据进行清洗、特征筛选，最终得到90%以上准确率的预测模型。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

本文根据美国威斯康星州的乳腺癌诊断数据集，生成一个乳腺癌诊断的SVM分类器，并计算这个分类器的准确率。

数据源：https://github.com/cystanford/breast_cancer_data/

1、加载数据源

import pandas as pd
data = pd.read_csv(r'C:\Users\hzjy\Desktop\data.csv')

2、数据探索

查看数据的基本情况：可以看到各字段数据没有缺失

mean 代表平均值，se 代表标准差，worst 代表最大值，后30个特征值实际是10个特征值（radius、texture、perimeter、area、smoothness、compactness、concavity、conc

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利用SVM对乳腺癌进行预测
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基于支持向量机(SVM)的粒子群算法处理乳腺癌的分类预测
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内包含基于SVM的粒子群算法来处理乳腺癌的分类预测，其中首先用到了特征提取方法进行特征提取，然后再进行了分类预测。 本程序调用libsvm,使用该代码时，首先需要配置libsvm函数包。
肿瘤分类与预测（SVM）
weixin_48434899的博客
03-29 4680
文章目录实验内容:肿瘤分类与预测（SVM）【实验要求】【数据集】：威斯康星乳腺肿瘤数据集完整代码 实验内容:肿瘤分类与预测（SVM） 采用SVM方法，对美国威斯康星州的乳腺癌诊断数据集进行分类，实现针对乳腺癌检测的分类器，以判断一个患者的肿瘤是良性还是恶性。 【实验要求】 1.加载data文件夹里的数据集：威斯康星乳腺肿瘤数据集. 2.查看样本特征和特征值，查看样本特征值的描述信息。 3.进行数据清洗（如删除无用列，将诊断结果的字符标识B、M替换为数值0、1等）。 4.进行特征选取（方便后续的模型训练
数据分析实战 - SVM算法-病例自动诊断分析
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pythonsklearn乳腺癌数据集_【sklearn数据集】SVM之乳腺癌数据集实战
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基于SVM支持向量机的乳腺癌识别算法的MATLAB仿真,SVM使用libsvm工具箱,包含数据库,含仿真操作录像
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[DA45] 使用SVM进行乳腺癌检测
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从0到1数据分析实战学习笔记（六）SVM乳腺癌检测
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