from sklearn import datasets # 导入库 cancer = datasets.load_breast_cancer() # 导入乳腺癌数据 print(cancer['DESCR'])

这段代码使用sklearn库中的datasets模块导入了乳腺癌数据，然后使用print函数输出了数据集的描述信息。

具体来说，代码中的datasets.load_breast_cancer()函数可以用于导入威斯康辛州乳腺癌数据集。该函数返回一个Bunch对象，包含了数据集的相关信息，例如数据、标签、特征名称、数据集描述等等。

而DESCR属性则是该Bunch对象中的一个属性，用于描述数据集的相关信息，包括数据集的来源、描述、特征等等。因此，代码中的print(cancer['DESCR'])语句可以输出该属性的值，以便我们了解数据集的具体情况。

总的来说，这段代码可以帮助我们快速了解威斯康辛州乳腺癌数据集的基本信息，为后续的数据分析和建模提供基础。

相关问题

调用sklearn库实现对乳腺癌数据的分类，采用逻辑回归分类方法，并计算以下性能评价指标：平均精确率、AUC，并绘制PR曲线与ROC曲线。 from sklearn.datasets import load_breast_cancer data = load_breast_cancer() #y_pred = model.predict(X_test) #y_score = model.decision_function(X_test) #y_score = model.predict_proba(X_test)

好的，以下是对乳腺癌数据进行逻辑回归分类的代码，同时计算平均精确率、AUC，并绘制PR曲线与ROC曲线：

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 accuracy_score, auc, roc_curve, precision_recall_curve
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据
data = load_breast_cancer()

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.3, random_state=42)

# 创建逻辑回归模型
model = LogisticRegression()

# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)
y_score = model.decision_function(X_test)

# 计算精确率和AUC
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_score)
roc_auc = auc(fpr, tpr)
precision, recall, thresholds = precision_recall_curve(y_test, y_score)
pr_auc = auc(recall, precision)
print("Accuracy: {:.4f}, AUC: {:.4f}".format(acc, roc_auc))

# 绘制PR曲线
plt.figure()
plt.step(recall, precision, color='b', alpha=0.2, where='post')
plt.fill_between(recall, precision, alpha=0.2, color='b', step='post')
plt.xlabel('Recall')
plt.ylabel('Precision')
plt.ylim([0.0, 1.05])
plt.xlim([0.0, 1.0])
plt.title('Precision-Recall curve (AUC={:.2f})'.format(pr_auc))

# 绘制ROC曲线
plt.figure()
plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=2, label='ROC curve (AUC = {:.2f})'.format(roc_auc))
plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=2, linestyle='--')
plt.xlim([0.0, 1.0])
plt.ylim([0.0, 1.05])
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('Receiver operating characteristic')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()

运行以上代码后，你将会得到平均精确率、AUC，并绘制PR曲线与ROC曲线。

from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.svm import SVC from sklearn.metrics import accuracy_score import time breast_cancer = load_breast_cancer() X = breast_cancer.data y = breast_cancer.target啥意思

这些程序是用来实现一个基于支持向量机（SVM）的分类器，该分类器可以对乳腺癌数据集进行分类。具体来说，该程序使用load_breast_cancer函数加载乳腺癌数据集，并将特征数据保存在X变量中，将目标数据保存在y变量中。接着，使用train_test_split函数将数据集随机划分为训练集和测试集，以便进行模型训练和评估。然后，使用svm模块中的SVC类创建一个支持向量机分类器，并使用训练集进行拟合。最后，使用测试集进行预测，并使用accuracy_score函数计算分类器的准确率。这些程序中的time库是用来计时的，但是在这段代码中并没有使用。