MATLAB患者癌症发病预测源码：单层竞争神经网络的数据分类

人工智能-项目实践-逻辑回归-基于逻辑回归的癌症预测案例——【癌症分类预测-良／恶性乳腺癌肿瘤预测】 基于逻辑回归的癌症预测案例——【癌症分类预测-良／恶性乳腺癌肿瘤预测】

癌症预测

KNN癌症预测测试实验数据，仅供学习使用，数据量偏小，只有100条数据，所以只能供学习学习学习使用。Prostate_Cancer.csv

乳腺癌预测 知识库是一项学习练习，旨在： 将机器学习和深度学习的基本概念应用于可用数据集。 根据观察到的数据集评估和解释结果，并证明我的解释是正确的。创建用作计算记录的笔记本并记录我的思考过程。 分析分为四个部分，保存在此存储库的Juypter笔记本中。 识别问题和数据源探索性数据分析使用目标输出功能对数据构建模型进行预处理，以预测乳腺癌。 draft.ipynb Jupyter笔记本由2005-2017年的合并数据集组成，具有1048575个数据点，其输出特征的年龄。 BreastCancer.ipynb笔记本由2013-2017年的数据集组成，具有506466个数据点，其目标输出具有乳腺癌史。 BC2005_17bchistory.ipynb和BC2005_2017firstdegree_relative.ipynb Jupyter笔记本由2005-2017年的合并数据集组

胰腺癌（PAAD）是癌症死亡的第三个最常见的原因，小于5％的总体5年生存率，并预计到2030年将成为第二大美国癌症死亡率的原因。 Cancer prediction_datasets..txt

这个文档主要是为了我的博文一个案例准备的数据，由于不好编辑，所以上传，供各位学习

癌症预测数据集

乳腺癌预测 乳腺癌预测 关于： 乳腺癌（BC）是全球女性中最常见的癌症之一，根据全球统计数据，它代表着大多数新的癌症病例和与癌症相关的死亡，这使其成为当今社会的重要公共卫生问题。 BC的早期诊断可以促进对患者的及时临床治疗，因此可以显着改善预后和生存机会。 良性肿瘤的进一步准确分类可以防止患者接受不必要的治疗。 因此，对BC的正确诊断以及将患者分为恶性或良性组的分类是许多研究的主题。 利用乳腺癌威斯康星州（诊断）数据集，我创建了一个分类器，可以帮助预测乳腺癌的类型。

签到位置数据集，癌症预测数据集，泰坦尼克数据集。