scikit-learnには乳がんのデータもあるので、糖尿病患者のデータセットに引き続きを確認します。
5. Dataset loading utilities — scikit-learn 0.20.2 documentation
radius,smoothnessなどの観点について、それぞれ平均、標準誤差、最大（worst）で数値化してます。
radius(半径）とかsmoothness（滑らかさ）とかありますが、採取した細胞の情報です。実際のバストサイズに関わる話ではありません。
そもそも男性も乳がんにかかる可能性はあります。
乳がんの診断について調べたところ、
間接診断として、問診やレントゲンで検査したのち、体内のしこりを検出された場合に、直接診断に移り、細胞を採取して検査する。
この直接診断で採取された細胞の画像を数値に変換したのが、このデータセットということでしょう。
目標変数
目標変数については1が悪性と私は思ってしまったのですが、仕様書（212 - Malignant, 357 - Benign）を読むと0が悪性で1が良性です。
相関図をみる時も通常は1に近い値が強く相関してますが、今回は-1に近い値の方が悪性腫瘍に相関していると見る必要があります。
といっても今回は、この値というよりは、多くの値が強く相関している印象です。
乳がんのデータセットが入っていると知った時、そんなデータセットが標準で入れるのか、縁起悪いなと私は思ってました。
データセットとしては2値問題ですし、機械学習を始める際には扱いやすいのかなと思われます。
また、怖いくらいの精度が出ましたね。
Kaggleに下記のような記事があったので、間違ってはないかなと。
Predicting Breast Cancer with Random Forest (~95%) | Kaggle
実際に、これくらいの精度で診断ができれば、医師の助けになりますね。
こんな風に医療従事者の手助けが出来ると良いのですね。
