人工智能基础与应用（第2版）（微课版）课件 4-4 项目2—辅助诊断乳腺癌.pptx

3-4项目2—辅助诊断乳腺癌模块?分门别类：帮你“分而治之”

目录CONTENTS提出问题01预备知识03解决方案02任务1—准备训练集和测试集04任务3—评估模型诊断效果06任务2—构建和训练模型05

一.提出问题问题描述随着医疗AI在医疗领域的投入使用，如今智慧医疗科技的新纪元已经开启，如图4-17所示，借助“人工智能大脑”，AI辅助诊疗新时代正在到来。而现在AI辅助诊断技术的应用，能够很大程度地提高医疗机构、医生的工作效率，降低医生的工作强度，降低漏诊率。那么，AI是如何辅助医生进行病情诊断的呢

二.解决方案1.问题本质从活检数据中判断患者是有病还是没病，本身是一个二分类问题，另外，活检数据稀有、获取成本高，符合SVM的适用条件，为此，采用SVM进行分类。采用SVM求解问题

二.解决方案2.解决方案

三.预备知识1.SVM的最优分界面H0则是最优分界面，因为它到两边临界分界面的距离最大,具有较强的抗噪声能力和较小的泛化误差。

三.预备知识2.SVM模型参数核函数K(x,y)变换线性不可分线性可分SVM模型的常用参数

三.预备知识3.解读数据集其中id列是编号，无实际意义。诊断列diagnosis取值[M|B]，分别表示诊断为恶性或良性。其他30个列由细胞核的10个不同特征的平均值、标准差、最差值等构成。

四.任务1——准备训练集和测试集1.按比例生成训练集和测试集8:2比例降为1维

四.任务1——准备训练集和测试集2.观察测试集的分布情况用数据预测是否患病

五.任务2——构建和训练模型1.用训练样本训练SVM模型训练模型构建模型用支持向量机svm构建预测模型，核函数为rbf，惩罚参数C取值为1

五.任务2——构建和训练模型1.查看模型训练效果训练得分不理想什么原因

五.任务3——评估模型诊断效果1.用测试样本测试SVM模型运行结果如何改善

五.任务3——评估模型诊断效果2.改善模型的性能1归一化：2调整模型参数C：改善前改善后

五.任务3——评估模型诊断效果2.改善模型的性能还有哪些改进模型的办法

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