Nous sommes en plein mois de prévention du cancer du sein, voilà une bonne occasion d'implémenter un modéle prédictant le caractére bénin ou malin dans un jeu de données
La première importante étape est d'importer les librairies utile a ce projet. On importe par exemple la fonction "train_test_split" pour séparer nos donnée d'entrainement à nos données testeuses. On a utilisé le modéle de régresion logistique et la fonction "accuracy_score" afin d'évaluer le pourcentage de prédictions correctes.
breast_cancer_dataset = sklearn.datasets.load_breast_cancer()Ici on a chargé le jeu de données de la librairie sklearn.
data_frame = pd.DataFrame(breast_cancer_dataset.data, columns = breast_cancer_dataset.feature_names)On charge notre donnée dans un dataframe.
data_frame['Rubrique'] = breast_cancer_dataset.targetOn ajoute la colomne Rubrique et pointe 0 ou 1 s'il est bénin ou malin
data_frame.groupby('Rubrique').mean()La partie la plus importante est ici, on regroupe les données et remarquons que les valeurs sont légérement plus élevées pour les cas malin que bénin
prediction = model.predict(input_data_reshaped)
print(prediction)
if (prediction[0] == 0):
print('Le cancer du sein est malin')
else:
print('Le cancer du sein est bénin')La derniere étape est de construire un système qui predicte qui nous informe si le cancer est bénin ou malin