1.乳腺癌数据集简介
乳腺癌数据集包含了美国威斯康星州记录的569个病人的乳腺癌的病情，包含30个维度的生理指标数据(特征),以及乳腺癌是恶性还是良性的标签。因为这是一个二分类问题， 也叫二类判别数据集。
2.实战任务
这数据主要包含569个样本。每个样本有30个特征(30个生理指标数据)和1个标签 (良性还是恶性)。对于本次任务，并不需要了解30个生理指标的含义。只要知道，这30个指标和恶性、良性之间存在某种关联。
3.思路
解决思路非常简单，对于这种大数据问题(对于几百万的数据来说流程类似),主要有5个步骤：
(1)了解数据集，探索数据；
(2)特征工程；
(3)构建模型；
(4)训练模型；
(5)用测试集来评估模型。
注意：这个流程是主要的流程步骤，但不是绝对的。在下一个实战中，会讲解如何使 用模型融合，来增强整体模型的泛化能力。
**泛化能力 ：**泛化能力是机器学习中一个非常重要的概念，它指的是模型对于在训练过程中未曾见过的数据的表现能力。
4.废话不多说直接上代码
python
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import pyplot
import seaborn as sns
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix, classification_report
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
# 读取数据
breast_cancer_data = pd.read_csv(
"D:\\breast_data.csv",
header=None,
names=['C_D', 'C_T', 'U_C_Si', 'U_C_Sh', 'M_A', 'S_E_C_S', 'B_N', 'B_C', 'N_N', 'M', 'Class']
)
# 查看维度
print('查看维度：')
print(breast_cancer_data.shape)
# 查看数据
print('查看数据')
print(breast_cancer_data.head(25))
# 数据统计描述
print('数据统计描述')
print(breast_cancer_data.describe())
# 数据分布情况
print("数据分布情况")
print(breast_cancer_data.groupby('Class').size())#按照'class'列的值进行分组，并计算每个组的元素数量
#缺失数据处理
#计算B_N列的平均值，忽略问号
mean_value=breast_cancer_data[breast_cancer_data["B_N"]!="?"].astype(int)["B_N"].mean()
#astype更改类型
#用计算出的平均值替换问号。并转换为整数类型
breast_cancer_data['B_N']=breast_cancer_data["B_N"].replace("?",mean_value).astype(int)
#评估算法
X=breast_cancer_data.iloc[:,1:9]#iloc特征列选取
Y=breast_cancer_data['Class']#目标列
X_train,X_validation,y_train,y_validation=train_test_split(X,Y,test_size=0.2,random_state=7)
'''test_size=0.2: 指定测试集占总数据集的比例为20%。这意味着剩余的80%将被用作训练集
random_state=7: 随机数生成器的种子。设置这个参数可以确保每次分割数据集时都能得到相同的结果，这对于实验的可重复性很重要
随机数种子可以是任何整数值，但通常选择一个固定的数字，如0、7、42等，这些数字在编程社区中被广泛接受作为默认值选择哪个数字
作为种子并没有严格的规则，重要的是保持一致性，以便在需要时能够复现结果'''
#使用knn算法
knn=KNeighborsClassifier()
knn.fit(X_train,y_train)
predictions=knn.predict(X_validation)#X_validation: 这是验证集的特征数据，模型将使用这些数据来生成预测结果
print('使用knn算法的精确度:',accuracy_score(y_validation,predictions))#y_validation: 这是验证集的真实标签，即模型预测之前已知的正确答案
print('混淆矩阵：\n',confusion_matrix(y_validation,predictions))#这是模型对验证集X_validation的预测结果
print('分类报告:\n',classification_report(y_validation,predictions))运行结果
- 精确度（Precision）：对于每个类别，表示为正类别的预测中，有多少是正确的
- 召回率（Recall）：也称为真正率或灵敏度，表示为每个类别，实际为正类别的样本中，有多少被正确预测。
- F1 分数（F1 Score）：精确度和召回率的调和平均值，是一个综合考虑精确度和召回率的性能指标。
- 支持度（Support）：每个类别的实际出现次数
Sklearn 库的全称是 Scikit-learn, 是一种机器学习的工具。可以简单高效地进行数据 挖掘，快速地调用常见的数据分析工具。 pandas和numpy一般同时使用，不单独使用。
5.优化：#一个关于警告的库
import warnings
井让本代码不再弹出任何警告
warnings.filterwarnings("igmore")
warning 不影响程序运行，但是总是弹出来也使人心神不宁。这个语句可以忽视所有的 warning,这样就不会在代码中看到任何的warning了，这是一个小技巧。但是建议大家在有时间且有能力的情况下，看一下warning 打印出的信息。信息一般是，例如某个语法将会在未来某个版本中作废，请使用某语句来代替等。
接下来是分步骤讲解，光想要代码的小伙伴可以忽略不看了，想了解更多的小伙伴可以看一下。
优化：用剪枝增强决策树的繁华能力，修改决策树。加大最大深度的设置
过拟合：指的是模型在训练数据上表现得非常好，但是对于未见过的新数据，其预测能力却很差
**决策树剪枝：**决策树剪枝是防止决策树过拟合的一种技术。在决策树的构建过程中，剪枝有助于减少树的复杂度，提高模型的泛化能力。
探索数据
探索数据就是查看数据的大小、维度等特征。为了将数据整合整理，建议将数据都用 Pandas 的 dataframe格式存储起来，这样操作快速，可视化方便。
决策树模型
在训练之前，需要划分数据集和测试集。把数据集中的30%作为测试集来验证模型的效果。
df_train 是要被划分的特征；df_target 是对应特征的标签，也就是label。test_size是数据集中，把多少划分成test,多少划分成train。random_state是设定随机种子，因为这个划分是随机在数据集中选取30%的数据作为test(不是前30%也不是后30%而是随机选取),因此每一次运行代码可能得到的测试集不 一 样，这样就难以重复运行同样的代码来改进模型。因此通过设定 random_state, 让每一次的随机都是相同的随机。这个划分不仅仅可以用于划分测试集和训练集**，还可以用来分割训练集来实现 多模型，增强泛化能力。**
例如，假设现在已经有的训练集和测试集。可以再把训练集对半分成训练集1和训练集2。在训练模型的时候，可以一个用训练集1进行训练， 一个用训练集2进行训练，在验证模型的时候分别把测试机输入两个模型，然后将结果取平均值。这样泛化能力会增强。