基于逻辑回归实现乳腺癌预测(机械学习与大数据)

基于逻辑回归实现乳腺癌预测

将乳腺癌数据集拆分成训练集和测试集,搭建一个逻辑回归模型,对训练集进行训练,然后分别对训练集和测试集进行预测。输出以下结果:

该模型在训练集上的准确率,在测试集上的准确率、召回率和精确率。

源码

python 复制代码
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import recall_score,precision_score,classification_report,accuracy_score

cancer = load_breast_cancer()
x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(cancer.data,cancer.target,test_size=0.2)
model = LogisticRegression(max_iter=10000)
model.fit(x_train,y_train)
train_score = model.score(x_train,y_train)
test_score = model.score(x_test,y_test)

print("1 基于逻辑回归实现乳腺癌预测")
print("李思强  20201107148")
print("训练集")
print("准确率:",train_score)

y_pred = model.predict(x_test)
accuracy_score_value = accuracy_score(y_test,y_pred)
recall_score_value = recall_score(y_test,y_pred)
precision_score_value = precision_score(y_test,y_pred)

print("测试集")
print("准确率:",accuracy_score_value)
print("召回率:",recall_score_value)
print("精确率:",precision_score_value)

运行结果

相关推荐
水木兰亭1 小时前
数据结构之——树及树的存储
数据结构·c++·学习·算法
学技术的大胜嗷2 小时前
离线迁移 Conda 环境到 Windows 服务器:用 conda-pack 摆脱硬路径限制
人工智能·深度学习·yolo·目标检测·机器学习
还有糕手2 小时前
西南交通大学【机器学习实验10】
人工智能·机器学习
Jess072 小时前
插入排序的简单介绍
数据结构·算法·排序算法
老一岁2 小时前
选择排序算法详解
数据结构·算法·排序算法
xindafu2 小时前
代码随想录算法训练营第四十二天|动态规划part9
算法·动态规划
xindafu2 小时前
代码随想录算法训练营第四十五天|动态规划part12
算法·动态规划
ysa0510303 小时前
Dijkstra 算法#图论
数据结构·算法·图论
一定要AK3 小时前
2025—暑期训练一
算法
一定要AK3 小时前
贪心专题练习
算法