Klassifizierung von Brustkrebszellen mit JMP
Marie Guadard, North Haven Group Phil Ramsey, North Haven Group
Dieses Dokument veranschaulicht einige der Funktionen von JMP, die Klassifizierung und Data Mining unterstützen. Wir verwenden den Wisconsin Breast Cancer Diagnostic Data Set, einen Datensatz zur Klassifizierung von Brustknoten als bösartig oder gutartig. Dieser Datensatz basiert auf den Werten von 30 potenziellen Prädiktoren, die durch Messung der Kerne der mithilfe einer Feinnadelaspiration entnommenen Flüssigkeit gewonnen wurden. Wir beginnen mit der Veranschaulichung einiger Visualisierungstechniken, die zum Verständnis des Datensatzes beitragen. Nachdem wir unsere Daten in einen Trainingsdatensatz, einen Validierungsdatensatz und einen Testdatensatz partitioniert haben, passen wir vier Modelle an die Trainingsdaten an. Diese umfassen ein logistisches Modell, ein Partitionsmodell und zwei neuronale Netzmodelle. Wir vergleichen dann die Leistung dieser vier Modelle anhand des Validierungsdatensatzes, um eines auszuwählen. Der Testdatensatz wird verwendet, um die Leistung dieses endgültigen Modells zu beurteilen.
