花卉分类，野生动物识别，肿瘤识别源文件源码

这是一个基于机器学习的脑肿瘤检测项目，通过分析医学影像（如MRI扫描图像）来自动识别是否存在脑肿瘤。项目采用了随机森林分类器，结合特征工程和降维技术，实现了较高的检测准确率。

1. src 目录 - 源代码和模型文件
main.py: 主程序入口，读取测试图像并输出预测结果
train_model.py: 模型训练脚本
requirements.txt: 项目依赖包列表
rf_model.pkl: 训练好的随机森林模型文件
scaler.pkl: 特征标准化器
pca.pkl: PCA降维器
2. doc 目录 - 项目文档
README.md: 项目快速入门指南
算法说明文档.md: 详细的技术文档
提交说明.md: 项目提交结构说明
🔧 技术实现
核心算法流程
图像预处理：将图像调整为64×64像素的灰度图
特征提取：提取4096维像素特征 + 5维统计特征 = 4101维总特征
特征降维：使用PCA将4101维特征降至100维
分类预测：使用随机森林分类器进行预测
性能表现
平均准确率: 81.41%
平衡准确率: 76.71%
肿瘤检测灵敏度: 97.42%
无肿瘤检测特异度: 56.00%
📊 输出结果
程序会生成 cla_pre.csv 文件，包含以下信息：

filename: 图像文件名
prediction: 预测结果 (0=无肿瘤, 1=有肿瘤)
probability_tumor: 肿瘤概率
🚀 使用方法
基本使用命令：

应用价值
该项目可用于：

医学影像辅助诊断
大规模人群脑肿瘤筛查
医学教学研究
远程医疗辅助诊断
✨ 技术亮点
高效算法：采用随机森林算法，计算效率高
降维优化：使用PCA大幅降低特征维度，提升计算速度
完整流程：从图像预处理到结果输出，提供完整的解决方案
易于部署：模型文件仅约4MB，部署简单
该项目展示了一个完整的机器学习应用开发流程，从数据处理、模型训练到部署应用，是一个优秀的机器学习医疗应用案例。