学习目标：

1. 理解贝叶斯模型的基本原理，包括先验概率、似然概率、后验概率以及贝叶斯定理的数学表达和概念理解。

2.  掌握贝叶斯模型在统计学习和机器学习中的应用，了解如何基于贝叶斯定理进行概率推断和预测。

3.  学习不同类型的贝叶斯模型（如朴素贝叶斯、贝叶斯网络）及其适用场景和限制。

4.  应用贝叶斯模型解决实际问题，通过案例实战掌握如何构建和验证肿瘤预测模型，包括数据的准备、特征选择、模型训练和结果评估。

5.  分析贝叶斯模型在肿瘤预测中的表现，能够解释模型预测结果背后的概率逻辑，并对模型进行优化和调试以提升预测准确性。