数据介绍

https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/

数据描述

（1）699条样本，共11列数据，第一列用语检索的id，后9列分别是与肿瘤

相关的医学特征，最后一列表示肿瘤类型的数值。

（2）包含16个缺失值，用”?”标出。

分析

获取数据
基本数据处理
缺失值处理
确定特征值目标值
分割数据
特征工程（标准化）
机器学习（逻辑回归）
模型评估

代码实现

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression#ssl报错的话就导入
import ssl
ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context

# 1.获取数据
names = ['Sample code number', 'Clump Thickness', 'Uniformity of Cell Size', 'Uniformity of Cell Shape','Marginal Adhesion', 'Single Epithelial Cell Size', 'Bare Nuclei', 'Bland Chromatin','Normal Nucleoli', 'Mitoses', 'Class']data = pd.read_csv("https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/breast-cancer-wisconsin.data",names=names)
data.head()

上述代码可以直接导入先看看结果，因为列名不对所以才用names指定列名

# 2.基本数据处理
# 2.1 缺失值处理
data = data.replace(to_replace="?", value=np.NaN)
data = data.dropna()
# 2.2 确定特征值,目标值
x = data.iloc[:, 1:10]
x.head()
y = data["Class"]
y.head()
# 2.3 分割数据
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, random_state=22)

data.ioc[:,1:10] 解释

：表示所有行

1:10 表示1到10列

# 3.特征工程(标准化)
transfer = StandardScaler()
x_train = transfer.fit_transform(x_train)
x_test = transfer.transform(x_test)

以上是对数据进行标准化处理

# 4.机器学习(逻辑回归)
estimator = LogisticRegression()
estimator.fit(x_train, y_train)

采用逻辑回归将训练数据和训练的目标值y 传进去

自动出结果

# 5.模型评估
y_predict = estimator.predict(x_test)
y_predict
estimator.score(x_test, y_test)

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