数据分析实战之SVM（如何进行乳腺癌预测）_data['diagnosis'] = data['diagnosis'].map({'m':1,'

作者：酷酷是懒虫 | 2024-07-28 14:38:31

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data['diagnosis'] = data['diagnosis'].map({'m':1,'b':0})

本文根据美国威斯康星州的乳腺癌诊断数据集，生成一个乳腺癌诊断的SVM分类器，并计算这个分类器的准确率。

1、加载数据源


import pandas as pd
data = pd.read_csv(r'C:\Users\hzjy\Desktop\data.csv')

2、数据探索

查看数据的基本情况：可以看到各字段数据没有缺失

mean 代表平均值，se 代表标准差，worst 代表最大值，后30个特征值实际是10个特征值（radius、texture、perimeter、area、smoothness、compactness、concavity、conc

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