顶峰项目 这是为期7个月的具有Azure课程培训的机器学习工程师的最终Udacity纳米级项目。 介绍 该项目专注于使用hyperdrive和自动ML方法调整超参数，以更快，更自动地训练更多模型 概述 对于这个实验，我决定研究一个乳腺癌数据集，该数据集影响了世界各地的大量女性。 该数据集着重于出现在乳房上的肿块，探索其大小，质地，光滑度等属性，以预测其是否癌变，这是诊断列的描述。该数据来自我使用了两种不同的方法进行此预测的实验，并比较了哪种模型效果最好。 这两个实验是和实验。 建筑图 任务 此任

乳腺癌预测 问题定义 乳腺癌是乳腺癌细胞的癌症。 世界范围的乳腺癌是女性癌症的主要类型，占所有病例的25％。 它是美国女性中诊断出的第二大常见癌症。 它可以在男性和女性中发生，但在女性中更为普遍。 多年来，由于诊断和治疗的进步，乳腺癌的存活率提高了，与乳腺癌有关的死亡人数下降了。 早期发现意味着使用一种方法，该方法可以帮助乳腺癌在疾病发展之前在时间轴上更早地得到诊断。 乳腺癌的认识和筛查是有助于及时诊断和治疗的两个主要组成部分。 受癌症影响的细胞称为恶性细胞。 恶性细胞与人体内的正常细胞不同，它