1. 数据集加载 在这里,我将使用来自 sklearn 库的乳腺癌数据集。这是一个简单的二元类分类数据集。从 sklearn.datasets 模块加载。接下来,可以使用内置函数从数据集中提取 X 和 Y,代码如下所示。 代码语言:javascript 复制 from sklearnimportdatasets breast_cancer=datasets.load_breast_cancer()x,y=breast_can...
在这篇博客中,将学习如何在 PyTorch 中实现逻辑回归。 1. 数据集加载 在这里,我将使用来自 sklearn 库的乳腺癌数据集。这是一个简单的二元类分类数据集。从 sklearn.datasets 模块加载。接下来,可以使用内置函数从数据集中提取 X 和 Y,代码如下所示。 fromsklearnimportdatasets breast_cancer=datasets.load_brea...
depend=TRUE)#安装必要的包#数据准备htl<-'http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/'parm<-'breast-cancer-wisconsin/breast-cancer-wisconsin.data'url<-paste(htl,parm,sep='')#把网址和Parm拼接breast<-read.table(url,sep=',',header=FALSE,na.strings='?')#names(breast)<-c('ID...
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。
Python 数据集:乳腺癌数据集(from sklearn.datasets import load_breast_cancer)。 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...
breast_cancer=datasets.load_breast_cancer()x,y=breast_cancer.data,breast_cancer.target from sklearn.model_selectionimporttrain_test_split x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,test_size=0.2) 在上面的代码中,测试大小表示要用作测试数据集的数据的比例。因此,80% 用于训练,20% 用于...
在乳腺癌数据集中,每个数据点都有来自乳房肿块图像的测量值以及它是否癌变。目标是使用这些测量来预测肿块是否癌变。该数据集直接内置在 scikit-learn 中,因此我们不需要读取 csv。让我们从加载数据集开始,对数据及其格式进行分析。
data = pd.read_csv("breast-cancer.csv",header=0) data.head(8) 3.3 数据审查 data.info()# --- ''' #返回值: <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 569 entries, 0 to 568 Data columns (total 33 columns): id 569 non-null int64...
人工智能-项目实践-逻辑回归-基于逻辑回归的癌症预测案例——【癌症分类预测-良/恶性乳腺癌肿瘤预测】 基于逻辑回归的癌症预测案例——【癌症分类预测-良/恶性乳腺癌肿瘤预测】 上传者:admin_maxin时间:2022-05-21 乳腺癌(Breastcancer)数据集分享.docx
df = pd.read_csv("Breast_ Cancer_ Data.csv") dataArray=np.array(df) testRatio=0.3 dataSize=dataArray.shape[0] testNum=int(testRatio*dataSize) trainNum=dataSize-testNum train_x=np.array(dataArray[0:trainNum,2:],dtype=np.float) ...