使用数据挖掘算法预测宫颈癌的研究还挺有意思的，尤其是它用了几种常见又实用的算法，比如Boosted 决策树、决策森林和决策丛林。嗯，最关键的是，它还搭配了SMOTE这种不太好调但实用的过采样技术，了数据不平衡的问题。数据集本身也比较全，像年龄、怀孕次数、是否吸烟、性病史这类信息都考虑进来了，适合做临床预测场景练手。

数据用的是UCI开源的那个宫颈癌筛查数据集，不大但经典，起来比较顺手。整套流程用Azure ML来跑的，建模流程和结果可视化都还不错。Boosted 决策树在预测上表现最好，AUROC = 0.978，能打。你要是做医疗类预测的项目，可以参考下它的建模思路，尤其是筛查方式的选择。

推荐两个相关文章，适合你快速了解决策树算法在数据挖掘里的具体应用：数据挖掘决策树 和 数据挖掘课程设计中决策树算法的应用。如果你是学生或者刚上手这些算法，拿来练练手蛮不错。

建议你注意几个点：第一，SMOTE虽然能平衡数据，但也容易过拟合，得搭配交叉验证；第二，Azure ML 虽然好用，但免费资源有限，建模别太贪大；第三，多关注灵敏度和特异性这两个指标，尤其是在医学预测里，这俩比准确率还重要。

如果你也在研究数据挖掘或机器学习在医疗领域的应用，可以直接套这套思路来做项目，代码不复杂，逻辑清晰，结果也容易复现。