乳腺癌风险预测开源项目指南

欢迎使用乳腺癌风险预测开源项目，本项目由 Jean-njoroge 开发，致力于通过机器学习方法分析乳腺癌发病风险。以下是该项目的核心组件与操作指南，帮助您快速上手。

1. 项目目录结构及介绍

Breast-cancer-risk-prediction/
├── data/                           # 数据存放目录，包括原始数据和预处理后的数据集。
│   ├── raw_data.csv                # 原始数据文件
│   └── processed_data.csv          # 处理后的数据文件
├── src/                            # 源代码目录
│   ├── features.py                  # 特征工程相关函数
│   ├── model_train.py               # 模型训练脚本
│   ├── predict.py                   # 预测新数据脚本
│   └── utils.py                     # 辅助工具函数集合
├── notebooks/                      # Jupyter Notebook文件，用于数据分析和模型探索。
│   └── analysis.ipynb              # 分析示例或说明
├── requirements.txt                # 项目所需依赖库列表
└── README.md                       # 项目说明文件

2. 项目的启动文件介绍

主要的启动文件位于 src/ 目录下：

• model_train.py: 此脚本负责加载数据、执行特征选择、切分训练测试集，并训练模型。完成训练后，它通常会保存模型以供后续使用。

• predict.py: 使用训练好的模型进行预测。您需要提供特定的输入或者调用已知的数据集来进行预测。

如果您是从零开始，建议首先运行 model_train.py 来训练模型，之后可以利用 predict.py 进行实际的风险评估。

3. 项目的配置文件介绍

此项目未明确指定传统的配置文件（如 .ini, .yaml 文件），但关键配置和参数通常嵌入在源代码中，尤其是 features.py 和 model_train.py 中。例如，数据路径、模型类型、超参数等可能直接作为变量定义在这些脚本里。要调整这些设置，您可以直接编辑相应的Python脚本中的相关变量。

注意事项

• 在运行前，请确保安装了所有依赖项，可以通过运行 pip install -r requirements.txt 来自动安装。
• 确保您的环境支持所依赖的所有库版本。
• 根据具体需求调整数据路径，以保证能够正确读取数据文件。

此指南旨在提供一个快速入门框架，深入了解项目细节时，请参考项目的 README.md 文件和内部代码注释。