Отчет о проекте: диагностика рака молочной железы
Введение
Обзор набора данных и его актуальность для диагностики рака молочной железы.
Объяснение цели анализа и используемых алгоритмов.
Описание источника набора данных.
Предварительная обработка данных
Объяснение шагов, предпринятых для очистки и предварительной обработки набора данных, включая обработку пропущенных значений, нормализацию данных и выбор признаков.
Описание инструментов, используемых для предварительной обработки данных.
Подробная информация об окончательном наборе данных, используемом для анализа.
Исследовательский анализ данных
Представление визуализаций и статистический анализ данных, чтобы получить представление о распределении признаков и взаимосвязях между ними.
Резюме основных выводов исследовательского анализа.
Выявление любых корреляций между функциями, которые могут быть полезны для моделирования.
Выбор модели
Объяснение процесса, используемого для выбора моделей машинного обучения, которые будут использоваться для диагностики рака молочной железы, и почему эти модели были выбраны.
Описание используемых алгоритмов, включая их сильные стороны и ограничения.
Сравнение производительности моделей, включая точность, воспроизводимость, полноту и оценку F1.
Результаты и обсуждение
Представление результатов анализа, включая точность моделей и наиболее важные признаки для диагностики.
Интерпретация результатов и их значение для диагностики рака молочной железы.
Обсуждение возможных направлений будущих исследований.
Заключение
Резюме основных выводов анализа.
Подтверждение актуальности анализа для диагностики рака молочной железы.
Описание потенциального влияния анализа на медицинскую практику.
Рекомендации
Список источников, цитируемых в отчете, включая источник набора данных и любую соответствующую литературу.
О данных
Этот отчет основан на наборе данных, состоящем из информации о диагнозах рака молочной железы. Набор данных содержит 33 столбца и 569 строк, причем каждая строка представляет пациента, а каждый столбец представляет собой другую характеристику диагноза пациента. Первый столбец содержит уникальный идентификатор для каждого пациента, а второй столбец содержит информацию о том, был ли диагноз пациента злокачественным (M) или доброкачественным (B).
Следующие столбцы содержат числовые данные о различных физических характеристиках опухоли, таких как radius_mean, texture_mean, perimeter_mean, area_mean, smoothness_mean, compactness_mean, concavity_mean, concave points_mean и так далее. Эти характеристики рассчитываются по изображениям опухоли, полученным с помощью цифровой маммографии.
Последний столбец, Безымянный: 32, пуст и не содержит никаких данных. Его можно удалить из набора данных.
Отчет о проекте:
Цель этого проекта — проанализировать набор данных и построить модель машинного обучения, чтобы предсказать, является ли диагноз рака молочной железы злокачественным или доброкачественным, на основе физических характеристик опухоли.
Описание данных:
Набор данных содержит следующие столбцы:
id: уникальный идентификатор для каждого пациента
диагноз: является ли диагноз злокачественным (M) или доброкачественным (B)
radius_mean: среднее расстояний от центра до точек по периметру.
texture_mean: стандартное отклонение значений оттенков серого.
perimeter_mean: Периметр опухоли
area_mean: площадь опухоли
smoothness_mean: локальное изменение длины радиуса
compactness_mean: периметр² / площадь — 1,0
concavity_mean: Серьезность вогнутых частей контура
concave points_mean: количество вогнутых частей контура
симметрия_среднее: Симметрия опухоли
fractal_dimension_mean: «Приближение береговой линии» — 1
radius_se: стандартная ошибка среднего расстояния от центра до точек на периметре
texture_se: Стандартная ошибка значений оттенков серого.
perimeter_se: стандартная ошибка периметра
area_se: Стандартная ошибка области
Smoothness_se: стандартная ошибка локального изменения длины радиуса.
compactness_se: стандартная ошибка периметра²/площади — 1,0
concavity_se: стандартная ошибка серьезности вогнутых частей контура.
concave points_se: стандартная ошибка для количества вогнутых частей контура
симметрия_se: Стандартная ошибка симметрии опухоли.
fractal_dimension_se: Стандартная ошибка для «аппроксимации береговой линии» — 1
radius_worst: «Наихудшее» или наибольшее среднее значение для среднего расстояния от центра до точек на периметре.
texture_worst: «Худшее» или наибольшее среднее значение стандартного отклонения значений шкалы серого.
perimeter_worst: «Худшее» или наибольшее среднее значение для периметра
area_worst: «Худшее» или наибольшее среднее значение для области
smoothness_worst: «Худшее» или наибольшее среднее значение для локального изменения длины радиуса.
compactness_worst: «Худшее» или наибольшее среднее значение для периметра²/площади — 1,0
concavity_worst: «Худшее» или наибольшее среднее значение серьезности вогнутых частей контура.
concave points_worst: «Худшее» или наибольшее среднее значение количества вогнутых частей контура
симметрия_worst: «Худшее» или наибольшее среднее значение симметрии опухоли.
fractal_dimension_worst: «Худшее» или наибольшее среднее значение для «аппроксимации береговой линии» — 1
Безымянный: 32: пустой столбец, который может быть удален из набора данных.
