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SVM-Machine_Brustkrebs

Inhaltsverzeichnis

  • Aufgabenbeschreibung
  • Vorbearbeitung der Daten
    • Teil 1: Überblick gewinnen
  • Visualisierung der Daten
    • Teil 2: Verteilung eines Features plotten I
    • Teil 3: Verteilung eines Features plotten II
    • Teil 4: Zusätzliche Features plotten
  • Machine Learning
    • Teil 6: Daten extrahieren
    • Teil 7: Häufigkeiten plotten
    • Teil 8: Daten splitten
    • Teil 9: SVM trainieren
    • Teil 10: Genauigkeit des Modells berechnen
    • Teil 11: Confusion Matrix
    • Teil 12: Confusion Matrix II

Aufgabenbeschreibung (Datensatz analysieren)

In diesem Notebook soll ein Datensatz über Brustkrebs analysiert werden. Es soll ein SVM-Klassifikator trainiert werden, der gutartige von bösartigen Tumoren möglichst zuverlässig unterscheiden kann. Wir importieren hierfür die notwendigen Bibliotheken und importieren die Daten von sklearn.