使用sklearn库加载乳腺癌数据集(breast_cancer),并将其特征数据和标签数据存储到指定的变量中,可以按照以下步骤进行: 导入sklearn库中加载乳腺癌数据集的模块: sklearn.datasets模块中提供了加载乳腺癌数据集的函数。 使用该模块加载breast_cancer数据集,并将其存储为cancer: 使用load_breast_cancer函数加载数据集,并将...
本文简要介绍python语言中 sklearn.datasets.load_breast_cancer 的用法。 用法: sklearn.datasets.load_breast_cancer(*, return_X_y=False, as_frame=False) 加载并返回乳腺癌威斯康星数据集(分类)。 乳腺癌数据集是一个经典且非常简单的二元分类数据集。 Classes 2 每班样本 212(男),357(乙) 样品总数 569...
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。 (2)利用搜索网格,分别确定逻辑回归及KNN模型的最优参数。