Pythonでの機械学習、乳癌診断

Question

前提・実現したいこと

プログラミング初心者です。
Jupyternotebookで
決定木を使い乳癌のオリジナルの画像を読み込んで悪性か良性か
結果を出す機能をつけたいのですがどうすればいいかわかりません。
買った本に載っていたコードを用いて出来ないでしょうか？
簡単でいいのでお願いします。

発生している問題・エラーメッセージ

なし

該当のソースコード

from sklearn import datasets
data = datasets.load_breast_cancer()

data.data.shape

data.feature_names

data.target_names

import sklearn.model_selection as ms
X_train, X_test, y_train, y_test = ms.train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.2, random_state=42)

X_train.shape, X_test.shape

from sklearn import tree
dtc = tree.DecisionTreeClassifier(random_state=42)

dtc.fit(X_train, y_train)

dtc.score(X_train, y_train)

dtc.score(X_test, y_test)

with open("tree.dot", 'w') as f:
    f = tree.export_graphviz(dtc, out_file = f, feature_names = data.feature_names, class_names = data.target_names)

import numpy as np
max_depths = np.array([1,2,3,5,7,9,11])

train_score = []
test_score = []
for d in max_depths:
    dtc = tree.DecisionTreeClassifier(max_depth = d)
    dtc.fit(X_train, y_train)
    train_score.append(dtc.score(X_train, y_train))
    test_score.append(dtc.score(X_test, y_test))

import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
plt.style.use('ggplot')

plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(max_depths, train_score, 'o-', linewidth=3, label = 'train')
plt.plot(max_depths, test_score, 's-', linewidth=3, label = 'test')
plt.xlabel('max_depth')
plt.ylabel('score')
plt.ylim(0.85, 1.1)
plt.legend()

試したこと

本の内容からネットで方法を探した。

Comments

[meg_]

> 買った本に載っていたコードを用いて出来ないでしょうか？
書籍名は何ですか？

> 本の内容からネットで方法を探した。
もう少し具体的に教えてください。

[yusuke-0628]

書籍名はopencvとPythonによる機械学習プログラミングです。
breast cancer wisconsinデータセットを使っているのでこのデータセットで検索をかけたり、乳がん　画像診断　Pythonなどで方法を探しました。

[meg_]

sklearnをお使いならsklearnのドキュメントを読みましょう。

Answer 1

sklearn.tree.DecisionTreeClassifier

ドキュメントにpredictの説明があります。

predict(X, check_input=True)

Predict class or regression value for X.

For a classification model, the predicted class for each sample in X is returned. For a regression model, the predicted value based on X is returned.

下記サイトも参考になると思います。
scikit-learn で決定木分析 (CART 法)