给定一组患者的数据，训练一个深度学习模型来预测该组患者是否患有癌症。


给定一组患者的医疗数据，其中包括患者的年龄、性别、体重、身高以及某些生物标志物的值。其中，一部分患者已经被确诊为癌症患者，另一部分则没有。数据集已经准备好进行训练。
使用给定的医疗数据集进行训练，可以开发一个深度学习模型来预测该组患者是否患有癌症。模型可以使用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）等架构进行搭建，并使用交叉熵损失函数和梯度下降的优化算法进行训练。同时，需要在训练前对数据进行预处理，例如将类别型数据进行 one-hot 编码、进行特征缩放等等，以提高模型的准确性。