数据特性适配：该数据集为合成数据，无真实患者隐私问题，可放心用于实验，但实际医疗场景需严格遵守HIPAA、隐私保护法等规范。医疗逻辑优先：建模过程中需结合医学常识（如甲胎蛋白、肝炎史是肝癌关键风险因素），若特征重要性与临床认知冲突，需检查数据或模型问题。模型局限性：机器学习模型仅为“辅助工具”，不能替代医生诊断，需在结果中明确标注“预测结果仅供参考，以临床检查为准”。

学习目标会用决策树算法、SVM算法和神经网络对数据进行分类会对模型进行校验评估pwd=pfcs 提取码:pfcs。

神经网络是一种计算模型，它受到人脑处理信息的生物神经网络过程的启发。人工神经网络(ANN)一般也称为神经网络(Neural Network,NN)。神经网络是由多个神经元组成的，每个神经元都有一个输入和一个输出，它们之间通过权重进行连接。当输入数据经过多个神经元后，输出结果就是由这些神经元的输出加权求和得到的。

分类：离散型、分类新数据预测：连续型、预测未知值描述属性：连续、离散类别属性：离散有监督学习：分类训练样本有标签对未知数据分类无监督学习：聚类无标签划分存在的聚类。

关联规则挖掘是数据挖掘领域中研究最为广泛的也最为活跃的方法之一关联规则反应了一个事物和其他事物之间的相互依存性和关联性如果存在一定的关联关系，其中一个事物就可以通过其他事物预测到最小支持度：就是说当支持度达到一定的阈值后，某种数据才有被挖掘的潜力这个阈值就是最小支持度计数(min_sup)。频繁项集：当某种数据的支持度超过最小支持计数阈值时就叫做频繁项集。

聚类分析是一种寻找数据之间内在结构的技术，将数据对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类把全体数据实例组织成一些相似组，而这些相似组被称作簇。处于相同簇中的数据实例彼此相同，处于不同簇中的实例彼此不同。聚类技术通常又被称为无监督学习，与监督学习不同的是，在簇中那些表示数据类别的分类或者分组信息是没有的。

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自20世纪50年代图灵在其划时代论文《计算机器与智能》中提出“图灵测试”以及之后的达特茅斯研讨会开始，用机器来模仿人类学习及其他方面的智能，即实现“人工智能”（Artificial Intelligence，AI）便成为计算机领域持续的研究热点。达特茅斯会议指出，“人工智能”的研究目标是实现能模拟人类的机器，该机器能使用语言，具有概念抽象和理解能力，能够完成人类才能完成的任务并能不断提高自身能力。

近年来，机器学习方法凭借其理解海量数据和自主决策的能力，已在医疗保健、 机器人、生物学、物理学、大众消费和互联网服务等行业得到了广泛的应用。自从AlexNet模型在2012年ImageNet大赛被提出以来，机器学习和深度学习迅猛发展，取得了一个又一个里程碑式的成就，深刻地影响了工业界、学术界和人们的生活。如今，机器学习、深度学习、人工智能已经成为信息领域最热门的研究方向，在就业市场这些领域的工作也

可视化分析展示了动漫类型、状态、工作室等方面的分布情况。建模分析利用线性回归模型预测动漫评分，评估模型性能并可视化预测结果。最后提供了使用保存模型进行新数据预测的功能。