《表1 乳腺癌预测基本特征》

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《基于LightGBM的乳腺癌预测模型》

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本实验的基于由Wisconsin医学院WilliamH.Wolberg博士提供的乳腺癌临床数据，共699例样本，其样本肿瘤性质均是通过细针穿刺（FNA）得到的结果[6]，具有真实性。每个样本共有10个属性，其中9个为监测特征属性，一个为分类属性。监测特征属性值由1到10表示，代表最正常到最不正常。分类属性标签经本实验处理后用1代表恶性（Malignant），用0代表良性（Benign）。数据集中包含了458个良性样本，占总体的65.5%，241个恶性样本，占总体的34.5%，实验数据集中具体的监测特征属性如表1，为了保证构建模型的准确预测性，本实验对数据集样本中16个裸核特征属性的缺失值采取了众数添充处理。