Python入门经典学习1-乳腺癌分类问题

基于肿瘤特征判定是恶性肿瘤还是良性肿瘤，通过研究699个患者的肿瘤属性，找到肿瘤预测模式，根据肿瘤属性来判定肿瘤性质，对没有见过见过面的患者，根据属性来判定是否为恶性肿瘤。

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#        分类器：肿瘤良性还是恶性
###########################################相关资料：
入口1
https://ke.qq.com/course/3064292
入口2
https://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1005269003&share=2&shareId=400000000398149###########################################
#      读入数据集，并得到元祖列表
###########################################
def ReadSet(FileName):TrainSet = []TrainFile = open(FileName)for line in TrainFile:line = line.strip()             #去掉'\n'if '?' in line:                 #注意：引号中间不要有空格，去掉含有问号的坏数据continueid,a1,a2,a3,a4,a5,a6,a7,a8,a9,diag = line.split(',')#以逗号分开if diag == '4':diagMorB = 'm'else:diagMorB = 'b'PatientTuple = (id,diagMorB,int(a1),int(a2),int(a3),int(a4),int(a5),\int(a6),int(a7),int(a8),int(a9))TrainSet.append(PatientTuple)return TrainSet
###########################################
#           训练分类器
###########################################
def sumLists(list1,list2):listofsums =[0.0] * 9for index in range(9):listofsums[index] = list1[index] + list2[index]return listofsumsdef makeAverages(listofsums,total):averageList =[0.0] * 9for index in range(9):averageList[index] = listofsums[index]  / float(total)return averageListdef Classifier(TrainSet):benignSums = [0] * 9benignCount = 0malignantSums = [0] * 9malignantCount = 0for patientTup in TrainSet:if patientTup[1] == 'b':benignSums = sumLists(benignSums,patientTup[2:])benignCount += 1else:malignantSums = sumLists(malignantSums,patientTup[2:])malignantCount += 1benignAvgs = makeAverages(benignSums,benignCount)malignantAvgs = makeAverages(malignantSums,malignantCount)classifier = makeAverages(sumLists(benignAvgs,malignantAvgs),2)return classifier
###########################################
#           测试分类器
###########################################
def Test(TestSet,classifier):results = []for patient in TestSet:benignCount = 0malignantCount = 0for index in range(9):if patient[index + 2] > classifier[index]:#注意索引值加2才是属性值malignantCount += 1else:benignCount += 1resultTuple = (patient[0],benignCount,malignantCount,patient[1])results.append(resultTuple)return results
###########################################
#           格式化输出测试结果
###########################################
def ShowResult(Result):totalCount = 0wrongcount = 0for r in Result:totalCount += 1if r[1] > r[2]:if r[3] == 'm':wrongcount += 1elif r[3] == 'b':wrongcount += 1print("%d patients,there were %d wrong" %(totalCount,wrongcount))
###########################################
#           主函数
###########################################
def main():print("Reading in train data ...")TrainFileName = "C:\\Python36\\code\\RuXian\\fullTrainData.txt"TrainSet = ReadSet(TrainFileName)#print(TrainSet)print("Read TrainSet Done!")print("Begin Training...")classifier = Classifier(TrainSet)print("Train Classifier Done!")print("Reading in test data ...")TestFileName = "C:\\Python36\\code\\RuXian\\fullTestData.txt"TestSet = ReadSet(TestFileName)print("Read TestSet Done!")print("Begin Testing...")Result = Test(TestSet,classifier)#print(Result)print("Test  Done!")ShowResult(Result)print ("program finished.\n")

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