本发明涉及机器学习的技术领域，公开了一种基于改进Stacking框架的乳腺癌诊断方法，构建改进Stacking集成分类器，采用K折交叉验证对改进Stacking集成分类器中初级学习器的各个基学习器进行训练，计算各个基学习器的输出值和总体AUC值，再基于各个基学习器的总体AUC值计算对应基学习器的权重，以此对对应基学习器的输出值进行加权处理，最后以各个基学习器加权处理后的输出值作为训练集对改进Stacking集成分类器中次级学习器的元学习器进行训练，以完成整个Stacking集成分类器的训练；利用训练好的改进Stacking集成分类器对乳腺细胞数据进行分类识别，输出识别结果。