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机器学习之乳腺癌预测

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  • (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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