根据《2020全球癌症报告》显示,2020年全球乳腺癌发病率和死亡率高居癌症数据榜双第一,乳腺癌已经取代肺癌,成为全球第一大癌症。为了让患病率日益增加的乳腺癌得到更多的重视,2021年3月,世界卫生组织发起了应对乳腺癌倡议,希望在未来到2040年,每年乳腺癌致死率可以降低2.5%。对于乳腺癌来讲,改善预后、提高存活率的关键是早期发现,此外,乳腺癌癌症患者可以通过良好的预后分析大幅度的延长生存时间,提高生存质量。因此,本研究主要关注乳腺癌疾病早期诊断和预后分析,应用机器学习和数据挖掘技术并结合统计学的分析方法,通过构建模型来分析现有的临床数据,以达到对乳腺癌疾病有一个较高准确率的患病分析判断和预后生存率预测。针对乳腺癌疾病的早期诊断,本文提出了一套基于改进随机森林优化算法的乳腺癌临床数据分析处理模型。首先对获取的乳腺癌临床数据进行共线性解释分析和模型选择,采用因子分析的方法来对乳腺癌数据集进行变量解释和变量共线性分析。在模型选择时,通过复现多个算法模型,比较模型的的预测准确率,分析不同的模型在乳腺癌数据集上建立诊断分类器的效果,选择最优的随机森林算法模型来作为乳腺癌诊断的模型。其次,利用Select Kbest算法进行数据筛选,以减少特征间存在的复杂的相互关系,并使用遗传算法来优化随机森林分类器模型的参数选择,并使用遗传思想来最大程度地评估参数选择提高准确性分类。在这项研究中,所选用的衡量标准是算法模型的精准值、召回率、F1分值、AUC值,实验证明运用该方法优化模型后以上衡量标准的准确率均有提升,所提出的方法给具有强共线性的临床数据处理和疾病预测提供了一种新思路。针对乳腺癌疾病的预后分析,本文提出了一套基于COX比例风险回归模型和Kaplan-Meier模型的乳腺癌三重生存相关性基因筛选方法。首先从c Bio Portal数据库获取与乳腺癌相关的数据集,包括基因表达、拷贝数和临床数据,对下载好数据进行预处理后通过所提出的方法对数据集进行三重过滤筛选,找到跟乳腺癌患者生存显著相关的九个乳腺癌相关性基因。然后以这九个乳腺癌相关性基因作为特征样本,分别使用决策树算法、逻辑回归算法、神经网络机器学习算法和XGboost算法来构建预测模型,以预测患者的预后二年生存率,结果显示在四种不同的机器学习算法模型中对乳腺癌患者二年生存率的预测都有不错的预测结果。九个基因对患者的生存相关性评估可靠。经过三重筛选,可以发现与乳腺癌相关的九个基因与乳腺癌患者的生存时间有很强的相关性,可以准确地预测乳腺癌患者的预后生存时间。