sklearn库自带的乳腺癌数据集记录有569行数据，对应记录了30个特征，以及乳腺癌分类，部分说明如下表。 请基于乳腺癌数据，编写Python代码完成下列操作。 （1）使用sklearn库加载乳腺癌数据集（breast_cancer）存为cancer，将特征数据存为data，标签数据存为label。（4分） （2）将特征数据和标签数据划分成训练集和测试集，训练集和测试集的样本数比例为8:2，并将训练集数据、测试集数据、训练集标签数据和测试集标签数据分别存为data_train、data_test、label_train和label_test。（4分） （3）导入逻辑回归函数LogisticRegression构建逻辑回归模型，存为lr，并进行模型训练。（5分） （4）对测试集数据进行预测，预测结果存为test_pred，并打印查看结果。（3分） （5）导入numpy库，计算模型预测测试集的准确率，并打印查看结果。（4分）

# (1) 加载乳腺癌数据集
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
cancer = load_breast_cancer()
data = cancer.data
label = cancer.target

# (2) 划分训练集和测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split
data_train, data_test, label_train, label_test = train_test_split(data, label, test_size=0.2, random_state=42)

# (3) 构建逻辑回归模型并训练
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
lr = LogisticRegression()
lr.fit(data_train, label_train)

# (4) 对测试集数据进行预测
test_pred = lr.predict(data_test)
print(test_pred)

# (5) 计算模型预测测试集的准确率
import numpy as np
accuracy = np.mean(test_pred == label_test)
print("Accuracy:", accuracy)

注：以上代码中的random_state用于指定随机数生成器的种子，保证每次运行代码得到的结果一致。

相关问题

sklearn中的乳腺癌数据集介绍

在Scikit-learn中，乳腺癌数据集被称为Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)数据集，也是一个用于分类任务的数据集。该数据集与威斯康星大学医学院的乳腺癌数据集相同，都包含了乳腺组织的数字化图像，并且每个图像都有一个二元标签，分别表示该组织为恶性或良性。该数据集共有569个样本，其中212个为恶性，357个为良性。

每个样本包含30个数值型特征，这些特征与威斯康星大学医学院的乳腺癌数据集相同，包括半径、纹理、周长、面积、光滑度、紧凑度、对称性、分形维度等。在Scikit-learn中，该数据集可以通过以下方式进行加载：

from sklearn.datasets import load_breast_cancer
data = load_breast_cancer()
X = data.data # 特征矩阵
y = data.target # 标签

其中，`data.data`表示特征矩阵，`data.target`表示标签。

将sklearn中的乳腺癌数据集的标准化，数据的PCA降维，以及支持向量机分类器定义为一个管道模型

好的，我明白了。您可以使用以下代码创建一个管道模型来标准化数据、进行PCA降维以及定义支持向量机分类器：

from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.svm import SVC

# 加载乳腺癌数据集
data = load_breast_cancer()

# 创建管道模型
pipe = Pipeline([
    ('scaler', StandardScaler()),  # 标准化数据
    ('pca', PCA(n_components=2)),  # PCA降维
    ('svm', SVC())  # SVM分类器
])

# 训练管道模型
pipe.fit(data.data, data.target)

这个管道模型将首先使用 `StandardScaler` 对数据进行标准化，然后使用 `PCA` 将数据降维为两个主成分，并最后使用 `SVC` 定义支持向量机分类器。您可以使用 `pipe.fit` 方法来训练这个管道模型，其中 `data.data` 是数据的特征向量，`data.target` 是数据的标签。