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使用K近邻算法诊断乳腺癌
(ID: 1765)
1765
f7e6063d745a1cc58ec9d88d6cff89c1
运行
数据酷客
更新于 2017-10-19 09:59:06
593
159
K近邻
分类
sklearn
包含数据集1个
收起
wisc_bc_data.csv
122.83 K
案例描述
本案例基于公开的乳腺癌诊断数据,使用`sklearn` 中的`KNeighborsClassifier`,即K近邻算法来建立乳腺癌自动诊断模型,并介绍了该模型性能提升的简单方法。 本案例主要包括以下内容: 1. 数据源 2. 数据探索和预处理 2.1 数据标准化 2.2 划分训练集和测试集 3. 模型训练 4. 模型性能评估 5. 模型性能提升 5.1 测试不同k取值对模型效果的影响 5.2 采用Z-score标准化方法
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