1.数据预处理：对肿瘤数据集进行清洗、特征提取与标准化处理，提升模型输入质量。2.模型训练：采用随机森林等机器学习算法，构建肿瘤分类与分期预测模型。3.结果评估：通过准确率、召回率等指标评估模型性能，并生成可视化报告。4.辅助决策：为医疗从业者提供肿瘤类型及分期的智能预测参考。

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