乳腺肿瘤辅助分析报告 · Breast Cancer Analytics Report
良/恶性乳腺肿瘤预测可视化分析系统
本报告基于老师提供的 breast_cancer.csv 数据集，融合数据清洗、AI 辅助预标注、异常样本检测、
特征重要性分析、逻辑回归预测建模与交互式网页可视化，形成一个更正式的医学分析报告展示页面。
报告摘要
本数据集共包含 569 条样本、30 个肿瘤特征和 1 个分类标签。
模型最终准确率为 0.9825，F1 值为 0.9762。
AI 判断最具代表性的核心特征主要集中在：最大周长、最大面积、最大凹点数。
医学分析结论
- 恶性样本数量：212，良性样本数量：357
- 异常样本检测结果：18 个异常样本
- AI 筛选前 9 项关键特征：最大周长、最大面积、最大凹点数、平均凹点数、最大半径、平均周长、平均凹陷度、最大凹陷度、平均面积
- 综合评价：模型表现优秀，具备较高参考价值
恶性样本数
212
Malignant Cases