机器学习之乳腺癌预测
- (一)问题分析
- 1.问题背景
- 2.问题分析
- 3.题目所需的代码及数据
- (二).导入数据
- 1. 认识数据集
- 2.导入数据
- 3.数据概述
- (三)EDA 数据探索性分析
- 1.描述性统计分析
- A.查看数据维度(行列数)
- B.数据统计描述(列名对应的信息)
- C.查看数据信息(统计学信息)
- D.缺失处理
- 2.数据可视化
- A.数据分布情况
- 数据可视化——直方图
- 数据可视化——概率密度图
- 数据可视化——箱线图
- 小结：
- (四).预处理与特征工程
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机器学习之乳腺癌预测
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