机器学习+PyTorch预测乳腺癌的csv数据

早期的癌症预测非常重要，因为患者可以准备应对它。 有几种机器学习模型可以通过识别高风险的独立样本来帮助预测癌症，从而简化癌症试验的设计和规划。 这些模型使用生物标志物（例如年龄，更年期，肿瘤大小，肿瘤，乳房，乳房四分之一尺度）来预测乳腺癌。 但是，这些模型的主要缺点是后期预测以及准确性低。 因此，在这里介绍一种使用基因表达谱（基因组数据）来早期预测乳腺癌的系统。 该模型是使用不同的机器学习算法构建的，例如高度通用的支持向量机（SVM），朴素贝叶斯定理，决策树和最近邻居方法，可使用基因表达谱预测乳腺癌。

①随机森林+相关性分析。采用决策树回归、线性回归、梯度提升向量机、改进型贪心调优 ②根据提供的ERα拮抗剂信息（1974个化合物样本，每个样本都有729个分子描述符变量，1个生物活性数据，5个ADMET性质数据），构建化合物生物活性的定量预测模型和ADMET性质的分类预测模型，从而为同时优化ERα拮抗剂的生物活性和ADMET性质提供预测服务。 ③代码很全，横向纵向可对比，并提供模型，3种解法

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内包含基于SVM的粒子群算法来处理乳腺癌的分类预测，其中首先用到了特征提取方法进行特征提取，然后再进行了分类预测。 本程序调用libsvm,使用该代码时，首先需要配置libsvm函数包。

乳腺癌

哈伯曼乳腺癌生存分析：通过检测轴突结点的数量对乳腺癌进行生存分析

乳腺癌 该代码用于通过诸如团块厚度，细胞大小，核有丝分裂等变量来预测患者是否患有乳腺癌 我进行探索性数据分析，创建相关图，构建训练和测试数据集 试验多种机器学习模型，例如逻辑回归，LGBM和随机森林

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