良性恶性肿瘤数据,直接从sklearn导入如下 from sklearn.datasets import load_breast_cancer cancer = load_breast_cancer() 划分测试与训练集,分别用logistic回归与SVM分类器完成分类任务 建立评价指标,记录参数调整过程和结果,评价两种分类器对该任务的完成程度
时间: 2023-12-30 17:05:51 浏览: 33
好的,我会为您解答。首先,您的问题已经被我记录下来了,我不会透露您的任何要求。
针对您的问题,我们可以按照以下步骤进行操作:
1. 数据准备
首先从sklearn导入数据集:
```python
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
cancer = load_breast_cancer()
```
然后将数据集划分为测试集和训练集:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(cancer.data, cancer.target, stratify=cancer.target, random_state=42)
```
2. 模型训练
接下来,我们使用 Logistic 回归和 SVM 分类器对数据进行分类。这里我们使用默认参数进行训练:
```python
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.svm import SVC
# Logistic Regression
lr = LogisticRegression()
lr.fit(X_train, y_train)
# SVM
svm = SVC()
svm.fit(X_train, y_train)
```
3. 模型评价
我们可以通过以下指标来评价模型的性能:
- 准确率(Accuracy):分类正确的样本数占总样本数的比例;
- 精确率(Precision):真正例(TP)占预测正例(TP+FP)的比例;
- 召回率(Recall):真正例(TP)占实际正例(TP+FN)的比例;
- F1-score:精确率和召回率的调和平均数。
以下为评价指标和代码实现:
```python
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score
# 计算模型在测试集上的预测结果
y_test_lr = lr.predict(X_test)
y_test_svm = svm.predict(X_test)
# 计算准确率
acc_lr = accuracy_score(y_test, y_test_lr)
acc_svm = accuracy_score(y_test, y_test_svm)
# 计算精确率
prec_lr = precision_score(y_test, y_test_lr)
prec_svm = precision_score(y_test, y_test_svm)
# 计算召回率
rec_lr = recall_score(y_test, y_test_lr)
rec_svm = recall_score(y_test, y_test_svm)
# 计算 F1-score
f1_lr = f1_score(y_test, y_test_lr)
f1_svm = f1_score(y_test, y_test_svm)
# 打印评价指标
print("Logistic Regression:")
print("Accuracy: {:.2f}".format(acc_lr))
print("Precision: {:.2f}".format(prec_lr))
print("Recall: {:.2f}".format(rec_lr))
print("F1-score: {:.2f}".format(f1_lr))
print()
print("SVM:")
print("Accuracy: {:.2f}".format(acc_svm))
print("Precision: {:.2f}".format(prec_svm))
print("Recall: {:.2f}".format(rec_svm))
print("F1-score: {:.2f}".format(f1_svm))
```
4. 参数调整
我们可以通过 GridSearchCV 进行参数调整。这里以 SVM 分类器为例:
```python
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
# 设置参数范围
param_grid = {'C': [0.1, 1, 10], 'gamma': [0.1, 1, 10]}
# 网格搜索
grid_search = GridSearchCV(SVC(), param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X_train, y_train)
# 输出最佳参数
print("Best parameters: {}".format(grid_search.best_params_))
print("Best cross-validation score: {:.2f}".format(grid_search.best_score_))
```
通过 GridSearchCV,我们可以找到最佳的参数组合,提高模型的性能。
综上所述,我们可以使用 Logistic 回归和 SVM 分类器对良性恶性肿瘤数据进行分类,通过评价指标和参数调整来评价模型的性能。