51、乳腺癌数据分类器的开发与测试

乳腺癌数据分类器的开发与测试

在开发一个能够根据患者肿瘤属性预测患者诊断情况的分类器时，我们需要经历多个步骤，包括数据集的导入、分类器的训练、测试以及结果的报告。以下将详细介绍整个过程。

1. 数据集导入与分类器训练

首先，我们需要导入必要的文件，包括 make data set 和 train classifier 。 make data set 用于读取文件并创建数据集， train classifier 包含两个实用函数和训练分类器的函数。

import make data set
import train classifier

training set list = make data set.make data set('testData.txt')
classifier list = train classifier.train classifier(training set list)

2. 测试分类器函数的设计与实现

为了测试分类器是否能根据患者肿瘤属性正确预测诊断，我们设计了 classify test set 函数。以下是该函数的详细分析：

2.1 函数设计思路

该函数接收测试数据集和分类器作为输入，对测试集中的每个患者进行分类，并返回一个包含患者 ID、良性属性计数、恶性属性计数和实际诊断的结果元组列表。具体步骤如下：
1. 遍历测试