Python KNN算法实战乳腺癌自动诊断分析

乳腺癌的 KNN 分类实战挺适合入门+进阶一块儿来搞定的。你只需要一份结构清晰的 CSV 数据，用 Python 撸一套完整的流程，从数据预到模型优化，一条龙。重点是用scikit-learn的KNeighborsClassifier，逻辑清晰、上手也快。

医疗场景的数据都挺敏感，前期清洗和标准化是关键。像把ID这些字段先drop()掉，用StandardScaler搞个归一化，不然 KNN 受尺度影响太大，预测结果容易飘。

训练用train_test_split分一下训练集和测试集，测试精度别太低就行，一般准确率、F1 分数这些指标要盯紧。尤其分类不均衡时，光看 accuracy 就没意义。

参数调优就用GridSearchCV或者RandomizedSearchCV，找个合适的 K 值和距离度量方式，模型效果马上提升不少。如果你不太确定距离选哪个，先试试euclidean或者manhattan，直观又稳定。

预测结果拿实际诊断一比对，快就知道模型靠不靠谱。对了，记得别让训练集和测试集混了，不然评估全是假的。

如果你对KNN还不熟，文末这个实战资源还挺推荐的：KNN 算法 Python 实现与实战项目。有代码也有，新手友好。