步骤1:数据加载 首先,我们需要导入load_breast_cancer函数来加载乳腺癌数据集。这个函数可以从sklearn库中的datasets模块中获取。 fromsklearn.datasetsimportload_breast_cancer# 使用load_breast_cancer函数加载乳腺癌数据集data=load_breast_cancer() 1. 2. 3. 4. 步骤2:数据预处理 在进行模型训练之前,我们需要对...
导入模块后,可以调用load_breast_cancer函数来加载乳腺癌数据集。这个函数返回一个类似于字典的对象,其中包含了数据集的特征数据、目标标签、特征名称等信息。以下是如何调用该函数的示例代码: python cancer = load_breast_cancer() 加载后的数据集可以通过cancer变量访问,其中包含了多个键,如data(特征数据)、target...
model.fit(X_train, y_train)print('best param:{0}; best score:{1}'.format(model.best_params_, model.best_score_)) Note:输出的最佳参数可能会不一样是因为交叉验证时数据集的划分每次都不一样。可以选择得分最高的,也可以执行多次选择取出现次数最多的那个。 Reference https://time.geekbang.org/c...
UCI ML Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic) 数据集的副本是 下载自: https://goo.gl/U2Uwz2 例子: 假设您对样本 10、50 和 85 感兴趣,并想知道它们的类名。 >>> from sklearn.datasets import load_breast_cancer >>> data = load_breast_cancer() >>> data.target[[10, 50, 85]] array([0...
数据集:乳腺癌数据集(from sklearn.datasets import load_breast_cancer)。 (1)将样本集划分为70%的训练集,30%作为测试集,分别用逻辑回归算法和KNN算法(需要先对数据进行标准化)建模(不指定参数),输出其测试结果的混淆矩阵,计算其准确率、查全率和假正率。
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