我们的疑惑，不同算法变量重要性不一致？_python机器学习-乳腺癌细胞挖掘-CSDN在线视频培训

课时介绍

我们的疑惑，不同算法变量重要性不一致？

课程介绍

作者介绍

Toby，持牌照金融公司担任模型验证专家,国内最大医药数据中心数据挖掘部门负责人！和重庆儿科医院，中科院教授，赛柏蓝保持慢病数据挖掘项目合作！管理过欧美日中印巴西等国外药典数据库，马丁代尔数据库，FDA溶解度数据库，临床试验数据库，WHO药物预警等数据库。

课程概述

此课程讲述如何运用python的sklearn快速建立机器学习模型。课程结合美国威斯康辛乳腺癌细胞临床数据，实操演练，建立癌细胞预测分类器。

课程讲述十大经典机器学习算法：逻辑回归，支持向量，KNN,神经网络，随机森林，xgboost,lightGBM,catboost。这些算法模型可以应用于各个领域数据。

本视频系列通俗易懂，课程针对学生和科研机构，python爱好者。
本视频教程系列有完整python代码，观众看后可以下载实际操作。

了解癌症肿瘤基本常识，建立健康生活方式，预防癌症，减轻癌症治疗成本。

课程背景

警钟长鸣！癌症离我们远吗？《我不是药神》催人泪下，笔者在此揭露真相，癌症不是小概率疾病，癌症就在身边。癌症早期发现和控制可极大延长寿命和减少治疗费用。笔者下载美国威斯康辛临床数据，运用python sklearn建立乳腺癌分类器模型，可预测正常细胞和癌细胞。我国医院重视治疗，但忽略疾病预防教育。通过我多年机器学习数据挖掘，我发现疾病可防可控，通过自身努力，我们可以提前发现疾病早期症状或扼杀疾病于摇篮。希望此课程让广大医疗科研工作者认识疾病预防教育重要性。