Machine-Learning-Exercise-1 项目名称:乳腺癌诊断分析项目; 项目目标:针对乳腺癌诊断结果,分析给定数据,利用特征数据判断乳腺癌的患病概率; 项目数据:美国威斯康星州的乳腺癌诊断数据集,医疗人员采集了患者乳腺肿块经过细针穿刺 (FNA) 后的数字化图像,并且对这些数字图像进行了特征提取,这些特征可以描述图像中的细胞核呈现; 采用模型:支持向量机,决策树,随机森林,逻辑回归,K邻近算法; 学习结果:通过网格搜索,衡量各模型在各超参取值下的最优情况,选择随机森林为最优模型;