本篇博客中,我们将对一个UCI数据库中的数据集:Breast-Cancer数据集,应用已有的机器学习方法来实现一个分类器。 本文代码链接 数据集概况 数据集的地址为:link 在该页面中,可以进入Data Set Description来查看数据的说明文档,另外一个连接是Data Folder查看数据集的下载地址。 这里我们使用的文件是: breast-cancer-wi...
Breast Cancer Wisconsin (Prognostic) Data Set(威斯康星乳腺癌(预后性症状)数据集)数据摘要：Prognostic Wisconsin Breast Cancer Database 中文关键词：多变量,分类,回归,UCI,威斯康星,乳腺癌,预后性症状,英文关键词：MultiVarite,Classification,Regression,UCI,Wisconsin,Breast Cancer,Prognostic,数据格式：TEXT 数据用途...
Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic) Data Set((诊断)数据集)数据摘要：Diagnostic Wisconsin Breast Cancer Database 中文关键词：机器学习,多变量,分类,UCI,威斯康星,乳腺癌,英文关键词：Machine Learning,MultiVarite,Classification,UCI,Breast Cancer,Wisconsin,数据格式：TEXT 数据用途：Classification, Regression 数据...
UCI,乳腺癌,威斯康星,英文关键词:MachineLearning,Classification,UCI,BreastCancer,Wisconsin,数据格式:TEXT数据用途:Classification数据详细介绍:BreastCancerWisconsin(Original)DataSetAbstract:OriginalWisconsinBreastCancerDatabaseDataSetCharacteristics:MultivariateNumberofInstances:699Area:LifeAttributeCharacteristics:IntegerNumberof...
一、目标 1、通过本次练习,掌握逻辑回归算法的运用,认识L1正则化与L2正则化的差异 2、对比逻辑回归算法与KNN算法对breast_cancer(二分类)的预测 二、重要代码及结论 (一)导入数据 (二)探索数据 (三)建立逻辑回归模型与评估 (四)KNN算法 vs 逻辑回归算法... 查看原文 经典算法---支持向量机 涉及特征工程,...
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BreastCancerWisconsin(Diagnostic)DataSet((诊断) 数据集) 数据摘要: DiagnosticWisconsinBreastCancerDatabase 中文关键词: 机器学习,多变量,分类,UCI,威斯康星,乳腺癌, 英文关键词: MachineLearning,MultiVarite,Classification,UCI,Breast Cancer,Wisconsin, 数据格式: TEXT 数据用途: Classification,Regression 数据详细介绍...
乳腺癌威斯康星(预后)数据集 数据来自:UCI机器学习库 http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/wpbc.names “每个记录代表一个乳腺癌病例的随访数据。这些是自1984年以来Wolberg博士所见的连续患者,仅包括那些在诊断时表现出浸润性乳腺癌并且没有远处转移证据的病例。
数据集列的名称。 target_names:列表 目标类的名称。 框架:DataFrame 形状 (569, 31) 仅在as_frame=True 时出现。 DataFrame 与 data 和target。 说明:str 数据集的完整说明。 文件名:str 数据位置的路径。 (data, target):如果return_X_y 为真,则为元组 UCI ML Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic) 数据...
Taking Charge of Breast Cancer Acknowledgments I have discussed my experiences with breast cancer and the reasons I came to write this book in the introduction, so I will not repeat them here. I will only add that writing about breast cancer is one of the most rewardi... Julia Ericksen -...