【实验内容】 基于威斯康辛乳腺癌数据集,采用决策树的方法进行肿瘤预测。 【实验要求】 1.加载sklearn自带的威斯康星乳腺癌数据集,探索数据。 2.进行数据集分割。 3.配置决策树模型。 4.训练决策树模型。 5.模型预测。 6.模型评估。 7.参数调优。可以根据评估结果,对模型设置或调整为更优的参数,使评估结果更准确。
图 1 是一棵结构简单的决策树，用于预测贷款用户是否具有偿还贷款的能力。贷款用户主要具备三个属性：是否拥有房产，是否结婚，平均月收入。每一个内部节点都表示一个属性条件判断，叶子节点表示贷款用户是否具有偿还能力。例如：用户甲没有房产，没有结婚，月收入 5K。通过决策树的根节点判断，用户甲符合右边分支 (拥...
预测模型目的 评价决策树预测肿瘤患者难免性压疮风险的准确性与合理性,为压疮预防提供依据.方法 收集Braden评分高风险肿瘤患者611例的临床病例资料,采用CHAID算法构建肿瘤患者难免性压疮风险预测的决策树模型,并通过ROC曲线下面积,灵敏度和特异度指标比较其与Braden评分的预测效果.结果 46例发生难免性压疮,发生率为7.53%...
决策树(Decision Tree)又称判定树,是一个流程图形式的树结构,其中每个中间结点代表某个属性或某组属性上的测试,每个分支则对应了该测试的不同结果,每个叶结点代表某个类别或预测结果。从训练数据中产生决策树的算法,通常被称为决策树学习算法或决策树算法。 1.1 决策树模型 决策树是一种树形结构,其中每个内部节点...
目前,我国VTE的风险评估及预防措施多依据国外指南,对妇科恶性肿瘤围手术期VTE的影响因素研究结果各不相同.本研究欲探索妇科恶性肿瘤围手术期VTE的影响因素及预测模型,为妇科恶性肿瘤患者围手术期VTE预防及临床干预提供依据,为进一步构建妇科恶性肿瘤围手术期VTE的风险评估模型提供科学依据.对象和方法:本研究为配对病例对照...
得到关联密度信息集合,将患者标记变量集合输入关联决策树中,得到关联变量集合,根据关联密度信息集合和关联变量集合训练初步危险度评分模型,得到危险度评分模型,将目标患者信息输入危险度评分模型中,得到危险概率值.解决了现有技术中存在无法智能化预测乳腺肿瘤,预测准确度低的技术问题.达到了提高乳腺肿瘤预测的智能化程度和...