研究背景

癌症作为全球范围内最主要的死亡原因之一，已成为当代医学研究和公共健康的重大挑战。据世界卫生组织（WHO）的统计，癌症每年导致全球数百万人的死亡。随着人口老龄化、环境污染和生活方式的改变，癌症的发病率逐年上升，成为威胁人类健康的主要疾病之一。传统的癌症诊断方法主要依赖于生物标志物检测、影像学检查和组织活检等手段，但这些方法存在成本高、效率低、侵入性强等不足，无法实现早期、精准的癌症预测与诊断。

为了更高效地检测和预测癌症，近年来机器学习技术被广泛应用于医学数据分析中。通过对大规模医学数据的挖掘和建模，机器学习算法可以发现癌症发生的潜在模式，并通过构建分类和预测模型，实现对癌症早期发生的准确预测。这一技术不仅能够辅助医生进行疾病的筛查和诊断，还可以为个性化治疗方案提供数据支持。在此背景下，构建一个基于机器学习的癌症数据分析与预测系统，成为当前医学人工智能领域的研究热点之一。

本文的研究目标是设计并实现一个基于Bootstrap前端和Flask框架的癌症数据分析与预测系统，结合随机森林、支持向量机（SVM）和朴素贝叶斯三种机器学习算法，提供癌症数据的预测和可视化分析。Flask作为轻量级的Web框架，具有快速开发、易于扩展的优势，适合用于构建数据驱动的预测系统。Bootstrap则用于实现响应式和交互式的前端页面，确保用户界面的易用性和直观性。

在机器学习算法的选择上，随机森林通过集成多棵决策树，能够有效处理高维数据并减少过拟合现象，广泛应用于医学预测。**支持向量机（SVM）**作为一种基于最大间隔的分类算法，适用于处理癌症数据中复杂的非线性问题。朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理，能够在处理具有独立假设的特征时表现良好，特别适用于某些癌症数据集中的特征独立性假设。

系统将通过整合这三种算法，分别构建不同的预测模型，并对其性能进行评估。用户可以通过系统上传癌症相关数据，获取预测结果，并通过可视化界面查看模型分析的关键因素和预测结果的置信度。这种集成多算法的系统能够帮助医疗机构和研究人员更准确地预测癌症发生概率，辅助医生做出精准的诊断决策，进而提高癌症早期筛查和个性化治疗的效果。

技术栈

bootstrap前端+flask+随机森林+svm+朴素贝叶斯算法+MySQL

效果图