乳腺癌分类器及数据样本验证(Python).docx

在本文档中，我们探讨了如何使用Python构建一个乳腺癌分类器，并进行数据样本验证。乳腺癌分类器的目的是根据给定的特征预测肿瘤是否为恶性。这些特征包括细胞大小和形状的均匀性、边缘粘附性、单个上皮细胞的大小、核的形态以及有丝分裂的数量等。这些属性可以帮助医生更准确地诊断病情。 我们创建了一个名为`makeTrainingSet`的函数，用于从训练数据文件中读取每一行数据，将它们分割成相应的属性和诊断，并将其转化为元组添加到训练集列表中。训练集是机器学习模型的基础，它包含了已知结果的数据，用于训练分类器。 在训练集创建后，我们需要计算每个类别（良性或恶性）的属性平均值。这里使用了`sumLists`函数，该函数计算两个列表中对应元素的和，用于求得平均值。`benignSums`和`malignantSums`分别用于存储良性肿瘤和恶性肿瘤的属性总和，`benignAvgs`和`malignantAvgs`则存储平均值。通过比较每个新样本与平均值的差异，我们可以决定肿瘤的类型。 接下来，`classifyTestSet`函数用于处理测试集，对每个测试样本，遍历9个属性并与训练集中的平均值进行比较，计算出一个总和，然后根据总和的正负来预测恶性或良性。如果总和大于0，则预测为恶性；否则，预测为良性。此外，该函数还会记录预测错误的样本ID，以便进行后续的分析和模型优化。 在主函数中，分类器的准确性被评估，通过对预测结果和实际诊断进行比较，找出不准确的ID，并输出这些ID，以供进一步分析。不准确的ID列表（`inaccuracy_list`）展示了模型在哪些样本上的预测出现误差，这对于理解模型的局限性和改进方向至关重要。 这个乳腺癌分类器是基于简单平均的决策规则，可能不是最精确的方法，但作为一个基础模型，它提供了如何使用Python进行数据分析和分类的示例。对于更复杂的问题，可以考虑使用更先进的机器学习算法，如决策树、随机森林、支持向量机或者神经网络。同时，数据预处理、特征选择和模型调参也是提高分类性能的关键步骤。在实际应用中，应该不断迭代和优化模型，以提高预测的准确性和临床价值。