利用Sklearn中逻辑回归模型训练胸腺癌（breast_cancer）数据集

是基于基于NumPySciPy和Matplotlib的开源Python机器学习包，具有：1.简单高效的数据分析工具2.可在多种环境中重复使用3.建立在NumpyScipy以及matplotlib等数据科学库之上4.开源且可商用的基于BSD许可它封装了一系列数据预处理、机器学习算法、模型选择等工具，是数据分析师首选的机器学习工具包。自2007年发布以来，已经成为Python重要的机器学习库了，简称s

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3779人浏览 · 2024-03-16 12:00:43

TBest_ · 2024-03-16 12:00:43 发布

一、前言

1.1 Scikit-learn概述

scikit-learn是基于基于NumPy、SciPy和Matplotlib的开源Python机器学习包，具有：

1.简单高效的数据分析工具

2.可在多种环境中重复使用

3.建立在Numpy，Scipy以及matplotlib等数据科学库之上

4.开源且可商用的-基于BSD许可

它封装了一系列数据预处理、机器学习算法、模型选择等工具，是数据分析师首选的机器学习工具包。

自2007年发布以来，Scikit-learn已经成为Python重要的机器学习库了，Scikit-learn简称sklearn，支持包括分类、

回归、降维和聚类四大机器学习算法，还包括了特征提取、数据处理和模型评估三大模块。

sklearn中文文档：https://www.sklearncn.cn/ (https://www.sklearncn.cn/)

sklearn中常用的模块有分类、回归、聚类、降维、模型选择、预处理。

分类：识别某个对象属于哪个类别，常用的算法有：SVM（支持向量机）、nearest neighbors（最近邻）、

random forest（随机森林），常见的应用有：垃圾邮件识别、图像识别。

回归：预测与对象相关联的连续值属性，常见的算法有：SVR（支持向量机）、 ridge regression（岭回归）、

Lasso，常见的应用有：药物反应，预测股价。

聚类：将相似对象自动分组，常用的算法有：k-Means、 spectral clustering、mean-shift，常见的应用有：客户细分，分组实验结果。

降维：减少要考虑的随机变量的数量，常见的算法有：PCA（主成分分析）、feature selection（特征选择）、non-negative matrix factorization（非负矩阵分解），常见的应用有：可视化，提高效率。

模型选择：比较，验证，选择参数和模型，常用的模块有：grid search（网格搜索）、cross validation（交叉验证）、 metrics（度量）。它的目标是通过参数调整提高精度。

预处理：特征提取和归一化，常用的模块有：preprocessing，feature extraction，常见的应用有：把输入数据（如文本）转换为机器学习算法可用的数据

1.2 使用sklearn建立一个机器学习框架

第一步：导入数据(loadData())

第二步：数据分割与预处理(train_test_split()、processing())

第三步：选择模型(somemodel())

第四步：模型的训练(model.fit(train_x,train_y))

第五步：模型的预测(model.predict(test_x))第六步：模型的评测(score_function(test_y, predictions))

第七步：模型的保存(joblib.dump(model, 'filename.pkl'))

二、数据采集

数据集：scikit-learn中自带数据集load_breast_cancer

三、数据处理

3.1 划分数据集

train_test_split

利用sklearn库中的train_test_split来进行划分数据集，其参数有：

# train_data：所要划分的样本特征集

# train_target：所要划分的样本结果

# test_size：样本占比，如果是整数的话就是样本的数量

# random_state：随机数的种子。

四、建模分析

4.1 LogisticRegression()主要参数：

penalty：指定正则化的参数可选为"l1", “l2” 默认为“l2”. 注意：l1正则化会将部分参数压缩到0，而l2正则化不会让参数取到0只会无线接近

C : 大于0的浮点数。C越小对损失函数的惩罚越重

multi_class : 告知模型要处理的分类问题是二分类还是多分类。默认为“ovr”（二分类） “multinational”:表示处理多分类问题，在solver="liblinear"时不可用 “auto” ：表示让模型自动判断分类类型

solver：指定求解方式

五、源代码

from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

# 加载乳腺癌数据集
breast_cancer = load_breast_cancer()

# 获取X特征向量数据以及y标签向量数据
cancer_x = breast_cancer.data
cancer_y = breast_cancer.target

# 划分训练集和测试集
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(cancer_x,
                                                    cancer_y,
                                                    test_size=0.3)
# 训练逻辑回归模型
log = LogisticRegression(solver='liblinear')
log.fit(x_train, y_train)

y_predict = log.predict(x_test)
print(f'预测结果：{y_predict}')
print(f"错误数据：{y_predict - y_test}")
print(len(x_train), '\n', len(y_train))
count = 0
L = len(y_test)
print(f'测试集长度：{L}')
for i in range(L):
    if log.predict(x_test)[i] != y_test[i]:
        count += 1
print(f"出错个数：{count}")
rate = (1 - count / L) * 100
print("错误率：%.2f%%" % rate)