sklearn实现决策树对乳腺癌的分类诊断（下）

最新推荐文章于 2025-04-24 21:00:00 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： 决策树
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42305378/article/details/106725857
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本文介绍了一个使用决策树对乳腺癌四分类问题进行诊断的案例。训练和测试数据集已预先划分，包含超声波图像和临床诊断数据。通过训练决策树模型，预测病人乳腺癌的类型，并将预测结果以CSV文件形式输出。

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

前面我们做的关于决策树的代码实现是对一个数据集进行划分为训练集和测试集，这篇使用的训练集和测试集是已经帮你划分好的存放在二个文件里的。

这里我们使用的训练集和测试集都是关于乳腺癌的数据集，但是和前面我们使用的乳腺癌数据集有点不一样，前面的是二分类的问题：良性和恶性，我们这是四分类问题，类别是乳腺癌的四个类型（训练集train/feats.csv的最后一列）。

下面是我们的测试集和训练集：其中images文件里包含了好多个子文件夹，每个子文件夹里又分别有好多张病人的乳腺癌超声波诊断图像，feats.csv里存放的是病人的乳腺癌临床诊断数据。

训练集train/feats.csv中的部分临床诊断数据:

测试集test/feat.csv 中的部分临床诊断数据：

我们现在使用决策树进行分类预测，这里的id是病人的id，预测病人得的是那种类型的乳腺癌，最后输出病人id和对应的乳腺癌种类的csv文件。

#决策树分类 https://blog.youkuaiyun.com/bjjoy2009/articl
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sklearn实现决策树对乳腺癌数据集的分类并使用五折交叉验证（上）
weixin_42305378的博客
06-13 7687
关于Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic) Data Set 乳腺癌数据集的基本情况可以看我之前发的博客：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42305378/article/details/106058697 这边主要是使用sklearn的决策树算法对乳腺癌数据集进行分类，并用五折交叉验证评估 以前我们是直接将数据分割成70%的训练数据和测试数据，现在我们利用5折交叉验证分割数据，首先将数据分为5组，然后再从5组数据之中选择不同数据进行训练。
Python28-10 LightGBM对乳腺癌数据集进行分类
Argulo的博客
07-09 1309
LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是一个梯度提升框架，由微软开发。它用于机器学习中的分类、回归和排序等任务，特别适合处理大规模数据和高维特征。LightGBM的核心是梯度提升决策树（GBDT）算法，但它在此基础上做了多种优化，使其在速度和内存使用方面优于传统的GBDT实现。LightGBM的数学原理基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Trees, GBDT），而GBDT本身是一个集成学习算法。
decision-tree:对新患者进行分类的乳腺癌数据集的决策树
05-05
决策树 对新患者进行分类的乳腺癌数据集的决策树。 训练数据 该模型是使用699例乳腺癌患者的数据集构建的。 数据集经过归一化和清洗，最终使500名患者接受了培训和测试的最终数据集。 共有500例患者，其中262例（52.4％）患有良性肿瘤，238例（47.6％）患有恶性肿瘤。 为了进行训练，使用了80％的数据，其中40％是良性肿瘤，40％是恶性肿瘤，其余20％用于测试。 在这20％中，12.4％来自良性肿瘤，而7.6％来自恶性肿瘤。 怎么跑 克隆存储库 启动你的服务器 现在，您可以从“决策树”中访问预测结果。 要查看命中率，请inspecionar并检查console 。 注释 src目录中的decision-tree.js文件已从以下存储库中删除，该存储库允许使用和修改： :
【决策树】使用决策树进行乳腺癌的诊断
谢谢你们的关注
07-16 4795
【决策树】使用决策树进行乳腺癌的诊断
头歌之动手学人工智能-机器学习 --- PCA
最新发布
2201_75304925的博客
04-24 420
本关任务：你需要调用 sklearn 中的 PCA 接口来对数据继续进行降维，并使用 sklearn 中提供的分类器接口（可任意挑选分类器）对癌细胞数据进行分类。在 begin-end 之间填写pca(data, k)函数，实现 PCA 算法，要求返回降维后的数据。本关任务：补充 python 代码，完成 PCA 函数，实现降维功能。train_sample ：训练样本，类型为 ndarray；test_sample ：测试样本，类型为 ndarray。k ：需要降维至 k 维，类型为 int。
基于决策树(Decision Tree)的乳腺癌诊断
配电网和matlab的博客
08-18 2747
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m0_63483051的博客
05-27 1124
安装pandas模块：pip install pandas -i。安装numpy模块：pip install numpy -i。
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CART决策树+随机森林对乳腺癌数据进行分类+实验代码+结果分析
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最详细的随机森林讲解，超赞
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【人工智能】机器学习 -- 决策树（乳腺肿瘤数）
布丁椰奶冻的博客
07-17 2242
一、使用Python开发工具，运行对iris数据进行分类的例子程序dtree.py，熟悉sklearn机器实习开源库。 二、登录https://archive-beta.ics.uci.edu/ 三、使用sklearn机器学习开源库，使用决策树对breast-cancer-wisconsin.data进行分类。 1. Python代码 2. 运行截图
作业一（part1）：使用威斯康辛大学关于乳腺癌诊断数据集的相关数据， 采用决策树算法（或随机森林）分析乳腺癌诊断数据集，推断肿瘤发病可能情况，然后用5分类
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参考链接：http://docode.techyoung.cn/breast_cancer_wisconsin.html 乳腺癌的早期诊断意义重大！ 数据集：威斯康辛大学关于乳腺癌诊断数据集 链接：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Breast+Cancer+Wisconsin+%28Diagnostic%29 数据集共有30个特征，前10个特征是样本图像中细胞核特征值的平均值： 第11到第20个特征为样本图像中细胞核特征值的标准差，反映的是在
第二个机器学习应用：乳腺癌数据集在决策树模型上的挖掘
m0_57656758的博客
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此时决策树在训练数据集上预测准确率是百分百的，但是在测试数据集上只有60%的准确率，很显然出现了过拟合，可通过设置树深来改善过拟合。设置max_depth=4，这表明构造的决策树只有4层，限制树的深度可以减少过拟合，这会降低训练集的精度，但可以提高测试集的精度。训练精度为98.8%，测试精度为95.1%，树的最大深度只有4层，降低了训练精度，但提高了泛化（测试）精度，改善了过拟合的状况。，每个特征对树决策的重要性进行排序， 其中0表示“根本没用到”，1表示“完美预测目标值”，特征重要性的求和始终为1。
利用决策树分析乳腺癌患者存活
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乳腺癌是发生在乳腺腺上皮组织的恶性肿瘤。乳腺癌中99%发生在女性，男性仅占1%。乳腺并不是维持人体生命活动的重要器官，原位乳腺癌并不致命；但由于乳腺癌细胞丧失了正常细胞的特性，细胞之间连接松散，容易脱落。癌细胞一旦脱落，游离的癌细胞可以随血液或淋巴液播散全身，形成转移，危及生命。 全球乳腺癌发病率自20世纪70年代末开始一直呈上升趋势。美国是乳腺癌的高发国家，8名妇女一生中就会有1人患乳
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