实验报告：乳腺肿瘤数据集基于决策树算法的数据挖掘

合集下载

数据挖掘技术在肿瘤研究中的应用

王化修1，2

（1 湖南中医药大学2007级博士研究生，2 邵阳医学高等专科学校病理教研室）

关键词：数据挖掘；肿瘤

中图分类号：R311；R730 文献标识码：B

The application of data mining technology in tumor study

W ANG Hua-xiu

Key words: data mining; tumor

CLC Number: R 311;R 730

近年来,数据挖掘技术在医学领域中的应用越来越广泛。在疾病诊断、治疗、器官移植、基因研究、图像分析、康复、药物开发、科学研究等方面都获得了可喜的成果。南加州大学脊椎病医院利用Information Discovery进行数据挖掘,该技术已应用到肿瘤学、肝脏病理学、肝炎的生存几率预测、甲状腺疾病诊断、风湿病学、皮肤病诊断、心脏病学、神经心理学、妇科学、产科学等医学领域。目前，国内外研究人员在肿瘤研究领域已广泛应用数据挖掘技术，本文主要就此方面的最新进展作一综述。

1 数据挖掘技术在肿瘤诊断中的应用

刘晶等[1]应用决策树分类技术，研究和开发了一种基于数据挖掘技术的大肠早癌诊断系统。该系统首先对所采集的大量激光诱导自体荧光光谱进行处理,并建立相关数据库,然后采用决策树分类方法对样本进行训练和分类,最终进行正常组织和癌变组织的判断,并由系统输出诊断结果。结果表明该系统可有效地用于指导大肠癌症的早期诊断和治疗。毛利锋等[2]应用一种基于决策树的乳腺癌计算机辅助诊断新方法，选取500例乳腺癌病例为数据样本,每个样本由9个细针吸取细胞学指标【肿块密度(Clump Thickness)、细胞大小均匀性(Uniformity of Cell Size)、细胞形状均匀性(Uniformity of Cell Shape)、边界粘连(Marginal Ad-hesion)、单个上皮细胞大小(Single Epithelial Cell Size)、裸核(Bare Nuclei)、微受激染色质(BlandChromatin)、正常核(Normal Nucleoli)、有丝分裂(Mitoses)】组成,将样本随机分为训练集和测试集,然后利用决策树方法从训练集中学习得到诊断模型,

决策树在医学数据挖掘中的应用

随着科技的不断发展，医学数据的采集和储存变得更加容易和精确，这为医生

们提供了更多的信息来源和决策支持。数据挖掘作为一种有效的数据分析方法，在医学行业中也得到了广泛应用。决策树作为数据挖掘中最常用的算法之一，也被广泛应用于医学数据挖掘。本文将重点介绍决策树在医学数据挖掘中的应用和实践。

一、决策树在医学数据分析中的原理

决策树是一种基于树形图表达的分类和回归算法，该算法基于一系列的条件判

断来进行数据的分类或者回归。在医学数据分析领域中，决策树可以帮助医生们挖掘和发现隐藏在医学数据中的规律，并且可以把这些规律转换成具体的决策和行动方案。决策树的一般原理是通过一个特定的属性将数据集划分成两个或者多个子集，将这个过程不断重复直到所有子集都可以被归为一类或者满足某个条件。经过这个过程，决策树就可以对数据集进行分类或者预测。

在医学行业中，决策树可以实现对病人的分类和预测，例如可以根据不同的症

状和病史信息，将病人进行分类，从而确定对应的治疗方案。此外，决策树还可以用于分析医院的业务运营，例如可以通过对医疗资源的分析，优化医院的资源配置，提高医院的整体效率。

二、决策树在医学数据挖掘中的实践

在实践中，决策树常用于以下两种类型的医学数据挖掘问题：

1.特征选取

特征选取是医学数据挖掘的一个重要步骤，它的目的是从大量的医学数据中，

选取最具代表性的特征，从而避免冗余和干扰信息对医学数据挖掘的影响。在特征选取中，决策树可以作为一种有效的方法，帮助医学实践者快速找到最重要的特征。

具体来说，决策树可以根据数据的某些属性进行分类，从而确定哪些属性对数据分类的影响最大。

决策树数据挖掘算法

一、什么是决策树算法？

决策树算法是一种基于树形结构的数据挖掘算法，它通过将数据集划分成不同的子集来构建一个树形模型，以实现对数据的分类或预测。决策树算法的优点在于易于理解和解释，并且可以处理具有高度非线性关系的复杂数据集。

二、决策树算法的原理

1. 决策树的定义

决策树是一种基于树形结构的分类模型，它由节点和边组成。节点表示一个特征或属性，边表示该属性可能取值之间的关系。

2. 决策树算法流程

（1）选择最佳特征作为当前节点；

（2）将训练集按照该特征进行划分，并创建子节点；

（3）对每个子节点递归执行步骤（1）和（2），直到所有叶子节点都为同一类别或无法再划分为止。

3. 决策树算法中用到的概念

（1）信息熵：表示数据集纯度或不确定性的度量，计算公式为：$H=-\sum_{i=1}^{n}p_i\log_2p_i$，其中 $p_i$ 表示第 $i$ 个类别在数据集中的占比。

（2）信息增益：表示特征对数据集纯度的提升程度，计算公式为：$IG(D,A)=H(D)-H(D|A)$，其中 $D$ 表示原始数据集，$A$ 表示某个特征。

（3）基尼指数：表示数据集纯度或不确定性的度量，计算公式为：$Gini(D)=\sum_{k=1}^{|\mathcal{Y}|}\sum_{k'\neq

k}p_kp_{k'}=1-\sum_{k=1}^{|\mathcal{Y}|}p_k^2$，其中

$\mathcal{Y}$ 表示类别集合。

（4）基尼增益：表示特征对数据集纯度的提升程度，计算公式为：$GINI(D,A)=Gini(D)-\sum_{v=1}^{V}\frac{|D^v|}{|D|}Gini(D^v)$，其中 $V$ 表示特征 $A$ 取值的个数，$D^v$ 表示特征 $A=v$ 的样本子集。

决策树实验报告

LIAOCHENG UNIVERSITY

计算机学院实验报告【20 15 ～20 16 学年第 1 学期】

在“解决方案资源管理器”中，右键单击“数据源”文件夹，然后选择“新建数据源”。

Bike Buyer与所有属性的联系图：

年龄与Bike Buyer的关系最强烈：

地区与Bike Buyer的联系低于年龄，但也有较强的联系：

【原创】数据挖掘案例——ReliefF和K-means算法的医学应用

【原创】数据挖掘案例——ReliefF和K-means算法的医学应⽤

数据挖掘⽅法的提出，让⼈们有能⼒最终认识数据的真正价值，即蕴藏在数据中的信息和知识。数据挖掘 (DataMiriing)，指的是从⼤型数据库或数据仓库中提取⼈们感兴趣的知识，这些知识是隐含的、事先未知的潜在有⽤信息，数据挖掘是⽬前国际上，数据库和信息决策领域的最前沿研究⽅向之⼀。因此分享⼀下很久以前做的⼀个⼩研究成果。也算是⼀个简单的数据挖掘处理的例⼦。

1.数据挖掘与聚类分析概述

数据挖掘⼀般由以下⼏个步骤：

(l)分析问题:源数据数据库必须经过评估确认其是否符合数据挖掘标准。以决定预期结果，也就选择了这项⼯作的最优算法。

(2)提取、清洗和校验数据:提取的数据放在⼀个结构上与数据模型兼容的数据库中。以统⼀的格式清洗那些不⼀致、不兼容的数据。⼀旦提取和清理数据后，浏览所创建的模型，以确保所有的数据都已经存在并且完整。

(3)创建和调试模型:将算法应⽤于模型后产⽣⼀个结构。浏览所产⽣的结构中数据，确认它对于源数据中“事实”的准确代表性，这是很重要的⼀点。虽然可能⽆法对每⼀个细节做到这⼀点，但是通过查看⽣成的模型，就可能发现重要的特征。

(4)查询数据挖掘模型的数据:⼀旦建⽴模型，该数据就可⽤于决策⽀持了。

(5)维护数据挖掘模型:数据模型建⽴好后，初始数据的特征，如有效性，可能发⽣改变。⼀些信息的改变会对精度产⽣很⼤的影响，因为它的变化影响作为基础的原始模型的性质。因⽽，维护数据挖掘模型是⾮常重要的环节。

聚类分析是数据挖掘采⽤的核⼼技术，成为该研究领域中⼀个⾮常活跃的研究课题。聚类分析基于”物以类聚”的朴素思想，根据事物的特征，对其进⾏聚类或分类。作为数据挖掘的⼀个重要研究⽅向，聚类分析越来越得到⼈们的关注。聚类的输⼊是⼀组没有类别标注的数据，事先可以知道这些数据聚成⼏簇⽖也可以不知道聚成⼏簇。通过分析这些数据，根据⼀定的聚类准则，合理划分记录集合，从⽽使相似的记录被划分到同⼀个簇中，不相似的数据划分到不同的簇中。

实验报告：乳腺肿瘤数据集基于决策树算法的数据挖掘

基于决策树算法的医疗数据挖掘

一、实验目的

利用商业智能分析项目中的数据分析功能，对乳腺癌数据集breast-cancer基于决策树算法进行挖掘，产生相关规则，从而预测女性乳腺癌复发的高发人群。并通过本次实验掌握决策树算法关联规则挖掘的知识及软件操作，以及提高数据分析能力。

二、实验步骤

1、在SQL server 2005中建立breast-cancer数据库，导入breast-cancer数据集；

2、对该数据集进行数据预处理，包括列名的中文翻译、以及node-caps缺失值的填充，即将‘null’填充成‘？’；

3、新建数据分析服务项目，导入数据源、新建数据源视图、新建挖掘结构，其中，将breast-cancer表中的‘序号’作为标识，‘是否复发’作为分类；

4、部署；

5、查看决策树、依赖关系网络等，并根据结果进行分析、预测。

三、实验结果分析

1、如以下三张图片所示，通过调整依赖网络图的依赖强度，可得出，在众多因素中，‘受侵淋巴结数’、‘肿瘤大小’、‘恶心肿瘤程度’这三个因素对于是否复发的影响是较大的，并且影响强度依次递减。

2、从‘全部’节点的挖掘图例可以看到，在breast-cancer数据集中，复发占了29.91%，不复发占了68.32%，说明乳腺肿瘤的复发还是占了相当一部分比例的，因此此挖掘是具备前提意义的。

3、由下两张图可知，‘受侵淋巴数’这一因素对于是否复发是决定程度是最高的。在‘受侵淋巴结数不等于0-2’（即大于0-2）节点中，复发占了50.19%的比例，不复发占了44.44%的比例，而在‘受侵淋巴结数=0-2’的节点中，复发只占了21.71%的比例，不复发占了77.98%的比例。由此可见，当受侵淋巴节点数大于‘0-2’时，复发的几率比较高。

决策树实验报告

引言

决策树是一种常见的机器学习算法，被广泛应用于数据挖掘和预测分析等领域。本文将介绍决策树的基本原理、实验过程和结果分析，以及对决策树算法的优

化和应用的思考。

一、决策树的基本原理

决策树是一种基于树形结构的分类模型，通过一系列的判断和决策来对数据进

行分类。决策树的构建过程中，首先选择一个特征作为根节点，然后根据该特

征的取值将数据划分为不同的子集，接着对每个子集递归地构建子树，直到满

足停止条件。构建完成后，通过树的分支路径即可对新的数据进行分类。

二、实验过程

1. 数据准备

为了验证决策树算法的效果，我们选择了一个包含多个特征的数据集。数据集

中包含了学生的性别、年龄、成绩等特征，以及是否通过考试的标签。我们将

数据集分为训练集和测试集，其中训练集用于构建决策树模型，测试集用于评

估模型的准确性。

2. 决策树构建

在实验中，我们使用了Python编程语言中的scikit-learn库来构建决策树模型。首先，我们导入所需的库和数据集，并对数据进行预处理，包括缺失值处理、

特征选择等。然后，我们使用训练集来构建决策树模型，设置合适的参数，如

最大深度、最小样本数等。最后，我们使用测试集对模型进行评估，并计算准

确率、召回率等指标。

3. 结果分析

通过实验，我们得到了决策树模型在测试集上的准确率为80%。这意味着模型能够正确分类80%的测试样本。此外，我们还计算了模型的召回率和F1值等指标，用于评估模型的性能。通过对结果的分析，我们可以发现模型在某些特征上表现较好，而在其他特征上表现较差。这可能是由于数据集中某些特征对于分类结果的影响较大，而其他特征的影响较小。

基于决策树的医疗数据分析

作者：伍强伍鼎韡符锡成黄兰叶志忠林加论

来源：《计算机光盘软件与应用》2014年第01期

摘要：决策树算法从一组无规则、无次序的事例中推理出分类规则，同样适用于医疗数据的挖掘。本文研究基于决策树的乳腺肿瘤医疗数据的分析和挖掘，提高癌症诊断的准确率。

关键词：数据挖掘；决策树；乳腺癌诊断

中图分类号：TP399

随着医疗数字化设备的快速发展，医疗数据库中包括了大量的非结构化的医学图像信息和病人的结构化信息，这些数据为医疗数据的挖掘和分析提供了丰富的信息资源。医疗数据的挖掘旨在从海量的医疗数据中提取出有效的模型、关联、规则、变化以及普遍的规律，加速医生决策诊断的过程和提高其决策诊断的准确度。决策树算法是应用最广的归纳推理算法之一，对噪声数据有很好的健壮性，能够从医疗数据库中发现有价值的信息和知识。

1 决策树算法

1.1 决策树简介

决策树方法是数据挖掘的重要方法之一，它是利用树形结构的特性来对数据进行分类的一种方法。决策树学习从一组无规则、无次序的事例中推理出有用的分类规则，是一种实例为基础的归纳学习算法。决策树首先利用训练数据集合生成一个测试函数，根据不同的权值建立树的分支，即叶子结点，在每个叶子节点下又建立层次结点和分支，如此重利生成决策树，然后对决策树进行剪树处理，最后把决策树转换成规则。决策树的最大优点是直观，以树状图的形式表现预测结果，而且这个结果可以进行解释。决策树主要用于聚类和分类方面的应用。

1.2 常用决策树算法

决策树算法的很多种，其中以ID3算法和C4.5算法应用最广泛。ID3算法根据信息理论，采用划分后样本集的不确定性作为衡量划分好坏的标准，在每个非叶节点选取时，选择信息增益最大的属性作为测试属性。C4.5算法是对ID3算法的改进和扩展。C4.5算法用信息增益率来选择属性，克服了ID3算法在选择属性时偏向于选择取值多的属性的不足；当属性值空缺时，通过使用不同的修剪技术以避免树的过度拟合。

WEKA对UCI乳腺癌数据数据挖掘实验报告

一、引言

随着大数据时代的到来，数据挖掘技术在各个领域得到了广泛应用。特别是在医学领域，数据挖掘技术能够帮助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定。本文将以UCI乳腺癌数据为例，使用WEKA软件进行数据挖掘实验，探讨数据挖掘技术在医学领域的应用。

二、实验背景

UCI乳腺癌数据集是一个常用的数据集，包含了198个样本，每个样本有30个特征。这些特征包括了病人的年龄、肿瘤的大小、肿瘤的形状等信息。该数据集的目标是预测病人是否患有乳腺癌。

WEKA是一款广泛使用的机器学习软件，它提供了多种数据挖掘算法，包括分类、回归、聚类等。在本实验中，我们将使用WEKA的决策树算法对UCI乳腺癌数据进行分类。

三、实验步骤

1、导入数据在WEKA中，选择“Open file”，导入UCI乳腺癌数据集。需要注意的是，WEKA支持的数据格式为ARFF和CSV。

2、数据预处理在进行数据挖掘之前，需要对数据进行预处理。在WEKA中，选择“Preprocess”选项，进行数据的过滤和转换。比如，可以去除噪声、填充缺失值、进行数据的标准化等。

3、构建模型在WEKA中，选择“Classify”选项，选择决策树算法（C4.5），构建分类模型。在构建模型的过程中，可以设置不同的参数，比如最小划分、最大深度等。

4、评估模型在WEKA中，选择“Evaluate”选项，选择交叉验证方法对模型进行评估。交叉验证是一种常用的评估方法，它能够提高模型的泛化能力。

5、结果分析在WEKA中，选择“Visualize”选项，对分类结果进行可视化分析。比如，可以画出决策树的图形，或者画出混淆矩阵等。

【原创】WEKA对UCI乳腺癌数据数据挖掘实验报告(附代码数据)

WEKA 对wisconsin-breast-cancer数据挖掘分析报告

一、数据集

实验采用UCI数据集中的Wisconsin医学院的William H.Wolberg博士提供的乳腺癌的数据样本（/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/）。所有数据来自真实临床案例，每个案例有10个属性。其中前九个属性是检测指标，每个属性值用1到10的整数表示，1表示检测指标最正常，10表示最不正常。第十个属性是分类属性，指示该肿瘤是否为恶性。数据集中的肿瘤性质是通过活检得出的结果。

肿块厚度 Clump_Thickness integer [1,10]

细胞大小的均匀性 Cell_Size_Uniformity integer [1,10]

细胞形状的均匀性 Cell_Shape_Uniformity integer [1,10]

边缘粘性 Marginal_Adhesion integer [1,10]

单上皮细胞的大小 Single_Epi_Cell_Size integer [1,10]

裸核 Bare_Nuclei integer [1,10]

乏味染色体 Bland_Chromatin integer [1,10]

正常核 Normal_Nucleoli integer [1,10]

有丝分裂 Mitoses integer [1,10]

肿瘤性质 Class { benign, malignant}

该数据集共有669个实例。

本次实验对以上数据集进行了分类、聚类、关联规则三部分操作，以熟悉weka软件的操作使用，并尝试挖掘数据中的实际价值。分类中，尝试用前九个属性值来预测肿瘤的性质（良性、恶性）；聚类中，寻找各个簇病人（尤其是恶性肿瘤病人）的显著特征，可用来辅助制定针对性治疗计划；关联规则的探索，寻找不同属性值之间的相关性。

基于决策树的数据挖掘算法研究及应用

随着数据采集和存储技术的不断发展，越来越多的数据被积累和储存。如何从大量的数据中提取有用的信息，是一个重要的问题。数据挖掘技术就是解决这一问题的有力工具之一。在数据挖掘领域，决策树是一种重要的算法。

一、决策树算法及其原理

决策树是一种树形结构，可以将数据集按照特征进行划分，最终得到一棵树。在分类问题中，决策树的叶节点代表不同的分类结果，而内部节点则代表特征。根据不同的原则，可以得到不同的决策树算法。

以ID3算法为例，其核心思想是在构造决策树时，在每个节点上选择最优的特征进行划分。具体原理如下：

1.计算每个特征的信息熵

信息熵是衡量随机变量不确定度的指标，计算公式为：

H(X) = -Σ P(xi) * log2 P(xi)

其中xi表示随机变量X的不同取值，P(xi)表示xi的概率。

计算特征A的信息熵时，可以按照以下步骤进行：

1）对于特征A的每个取值ai，计算数据集D中该取值出现的概率P(ai)；

2）根据当前特征A的取值ai将数据集D分为若干个子集Di，每个子集Di包含特征A取值为ai的数据样本；

3）计算每个子集Di的信息熵，记为H(Di)；

4）根据子集Di的大小，计算特征A的信息熵：

H(A) = -Σ P(ai) * H(Di)

2.计算每个特征的信息增益

信息增益是指使用特征A对数据集D进行划分所获得的纯度提升。信息增益越大，说明特征A对分类结果的影响越大。

计算特征A的信息增益的公式为：

Gain(A) = H(D) - H(A)

其中H(D)为数据集D的信息熵。

【原创】WEKA对UCI乳腺癌数据数据挖掘实验报告(附代码数据)

WEKA 对wisconsin-breast-cancer数据挖掘分析报告

一、数据集

肿块厚度 Clump_Thickness integer [1,10]

细胞大小的均匀性 Cell_Size_Uniformity integer [1,10]

细胞形状的均匀性 Cell_Shape_Uniformity integer [1,10]

边缘粘性 Marginal_Adhesion integer [1,10]

单上皮细胞的大小 Single_Epi_Cell_Size integer [1,10]

裸核 Bare_Nuclei integer [1,10]

乏味染色体 Bland_Chromatin integer [1,10]

正常核 Normal_Nucleoli integer [1,10]

有丝分裂 Mitoses integer [1,10]

肿瘤性质 Class { benign, malignant}

该数据集共有669个实例。

数据挖掘实验报告

《数据挖掘》Weka实验报告

＿学号＿

指导教师

开课学期 2015 至 2016 学年 2 学期完成日期 2015年6月12日

1.实验目的

基于

/ml/datasets/Breast+Cancer+WiscOnsin+%28Ori- ginal%29的数据，使用数据挖掘中的分类算法，运用Weka平台的基本功能对数据集进行分类，对算法结果进行性能比较，画出性能比较图，另外针对不同数量的训练集进行对比实验，并画出性能比较图训练并测试。

2.实验环境

实验采用Weka平台，数据使用来自/ml/Datasets/Br- east+Cancer+WiscOnsin+%28Original%29，主要使用其中的Breast Cancer Wisc-

onsin (Original) Data Set数据。Weka是怀卡托智能分析系统的缩写，该系统由新西兰怀卡托大学开发。Weka使用Java写成的，并且限制在GNU通用公共证书的条件下发布。它可以运行于几乎所有操作平台，是一款免费的，非商业化的机器学习以及数据挖掘软件。Weka提供了一个统一界面，可结合预处理以及后处理方法，将许多不同的学习算法应用于任何所给的数据集，并评估由不同的学习方案所得出的结果。

3.实验步骤

3.1数据预处理

本实验是针对威斯康辛州(原始)的乳腺癌数据集进行分类，该表含有Sample code number（样本代码)，Clump Thickness（丛厚度），Uniformity of Cell Size （均匀的细胞大小）， Uniformity of Cell Shape （均匀的细胞形状），Marginal Adhesion（边际粘连），Single Epithelial Cell Size（单一的上皮细胞大小），

数据挖掘实验报告(两篇)2024

引言概述：

数据挖掘是一项广泛应用于各个行业的技术，通过对大数据的处理和分析，可以发现隐藏在数据中的有价值信息。本文是数据挖掘实验报告（二），将对具体的数据挖掘实验进行详细的阐述和分析。本实验主要聚焦于数据预处理、特征选择、模型建立和评估等关键步骤，以增加对实验过程和结果的理解，提高实验的可靠性和准确性。通过实验结果的分析和总结，可以帮助读者更好地理解数据挖掘的方法和技术，并为实际应用提供参考和指导。

正文内容：

1. 数据预处理

在进行数据挖掘之前，首先需要对原始数据进行预处理。数据预处理的目的是清洗数据、处理缺失值和异常值等数据问题，以确保数据的质量和准确性。在本实验中，我们采用了多种方法对数据进行预处理。其中包括数据清洗、缺失值处理和异常值检测等。具体的操作包括了数据去重、数据标准化、缺失值的填补和异常值的处理等。

2. 特征选择

特征选择是数据挖掘的关键步骤之一，它的目的是从原始数据中选择出对问题解决有价值的特征。在本实验中，我们通过使用相

关性分析、方差选择和递归特征消除等方法，对原始数据进行特征选择。通过分析特征与目标变量之间的关系，我们可以得出最有价值的特征，从而减少计算复杂度和提高模型准确性。

3. 模型建立

模型建立是数据挖掘实验的核心步骤之一。在本实验中，我们采用了多种模型进行建立，包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等。具体而言，我们使用了ID3决策树算法、支持向量机算法和朴素贝叶斯算法等进行建模，并通过交叉验证和网格搜索等方法选择最佳的模型参数。

4. 模型评估

模型评估是对建立的模型进行准确性和可靠性评估的过程。在本实验中，我们采用了多种评估指标进行模型评估，包括准确率、召回率、F1分数等。通过对模型的评估，我们可以得出模型的准确性和可靠性，并进一步优化模型以达到更好的效果。

数据挖掘决策树实验报告

数据挖掘的定义与重要性
工作原理决策树算法通过不断地将数据集进行划分，使得每个子集中的数据尽可能地同质，从而实现对新数据的分类或回归预测。
定义决策树是一种常用的分类和回归算法，通过递归地将数据集划分成若干个子集，从而构建出一棵树状结构。
决策树算法简介
意义通过本次实验，我们能够深入了解数据挖掘和决策树算法在实际问题中的应用，提高数据处理和分析能力，为未来的研究和应用打下基础。
目标本实验旨在通过数据挖掘决策树算法对给定的数据集进行分类预测，并评估算法的性能和准确率。
实验目标与意义
数据集与预处理
数据集来源与特性
在数据清洗阶段，我们还对异常值进行了处理，例如，对于极端的开盘价、最高价、最低价和收盘价，我们进行了合理的修正，以避免对模型造成过大影响。
为了使模型更好地进行学习，我们对特征进行了缩放，将所有的特征值缩放到[0,1]之间。
决策树模型性能评估
特征重要性通过计算每个特征在决策树生成过程中的重要性，评估特征对模型预测的影响程度。特征重要性越高，对模型预测的贡献越大。
特征选择根据特征重要性，可以选择最重要的特征用于构建决策树模型，以提高模型的预测性能和可解释性。
特征重要性分析
决策树模型具有直观的树形结构，易于理解，能够清晰地展示数据之间的逻辑关系和分类规则。可理解性通过控制决策树的深度、叶节点最小样本数等参数，可以平衡决策树的可解释性与过拟合问题，提高模型的泛化能力。

数据挖掘技术与应用：乳腺癌数据SVM分类实训

创建模型
model = SVC(kernel='linear', class_weight='balanced')
训练模型
model=model.fit(x_train,y_train)
输出结果
print("Train_score:{0},Test_score: {1}".format(model.score(x_train, y_train), model.score(x_test, y_test)))
导入数据集
cancer = datasets.load_breast_cancer()
获取特征值
X = cancer.data
获取标签源自文库
Y = cancer.target
切分数据集合
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(X,Y,test_size=0.3 ,random_state=6)
乳腺癌数据SVM分类实现代码
导入库包
from sklearn.svm import SVC from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import datasets
数据说明
癌症数据共包含了威斯康辛州记录的569个病人的乳腺癌恶性/良性（1/0）类别型数据，以及与之对应的30个维度的生理指标数据。