要完成这个任务，我们首先需要准备一个包含癌症数据的txt文件，然后编写代码来读取和处理这些数据。接着，我们将使用三种不同的人工智能模型进行训练和评估，并选择最优模型。我们将输出模型的结果，并可能生成一些图片来展示模型的性能。 以下是一个简化的例子，展示了如何使用Python和scikit-learn库来完成这个任务。这个示例假设你已经有了一个包含特征和目标变量的txt文件，并且数据是以某种可解析的方式（例如逗号分隔）存储的。 首先，你需要安装必要的库（如果尚未安装）： ```bash pip install numpy pandas scikit-learn matplotlib ``` 然后，你可以编写如下代码： ```python import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.svm import SVC from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix, classification_report import matplotlib.pyplot as plt # 读取txt文件数据 data = pd.read_csv('cancer_data.txt', sep='\t', encoding='utf-8') # 假设数据以制表符分隔 # 假设最后一列是目标变量（例如'cancer'表示是否患癌） X = data.iloc[:, :-1] # 特征 y = data.iloc[:, -1] # 目标变量 # 数据预处理：分割数据集为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 特征缩放 scaler = StandardScaler() X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train) X_test_scaled = scaler.transform(X_test) # 定义三种模型 models = [ ('Logistic Regression', LogisticRegression(max_iter=1000)), ('Random Forest', RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)), ('SVM', SVC(kernel='linear', probability=True, random_state=42)) ] # 训练模型并评估 best_model = None best_score = 0.0 results = [] for name, model in models: model.fit(X_train_scaled, y_train) predictions = model.predict(X_test_scaled) score = accuracy_score(y_test, predictions) results.append((name, score)) print(f'{name} Accuracy: {score:.2f}') # 保存最佳模型 if score > best_score: best_score = score best_model = (name, model) # 输出最佳模型及其得分 print(f'Best Model: {best_model[0]} with Accuracy: {best_score:.2f}') # 输出详细评估报告 best_model_name, best_model_obj = best_model predictions = best_model_obj.predict(X_test_scaled) print(classification_report(y_test, predictions)) print(confusion_matrix(y_test, predictions)) # 可视化结果（如果需要） # 例如：绘制混淆矩阵图 plt.figure(figsize=(10, 7)) cm = confusion_matrix(y_test, predictions) plt.imshow(cm, cmap='Blues') plt.title('Confusion Matrix for Best Model') plt.xlabel('Predicted') plt.ylabel('True') plt.xticks(range(2), ['Negative', 'Positive'], rotation=45) plt.yticks(range(2), ['Negative', 'Positive']) plt.colorbar() plt.show() ``` 这段代码假设了很多事情，包括数据的格式、分隔符、编码以及特征和目标变量的位置。你需要根据实际的txt文件格式来调整代码。你可能需要进行更多的数据预处理步骤，比如处理缺失值、异常值、编码分类特征等。 在评估模型时，我们只使用了准确度作为指标。在实际应用中，你可能还需要考虑其他指标，如精确度、召回率、F1分数等，特别是在类别不平衡的情况下。 可视化部分仅提供了一个混淆矩阵的示例。你可以根据需要添加更多的可视化，比如特征重要性、ROC曲线、AUC值等。 [2024-05-31 15:29:28 | AI写代码神器 | 984点数解答]