from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.svm import SVC from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #导入乳腺癌数据集 cancers = load_breast_cancer() #下载乳腺癌数据集 X = cancers.data #获取特征

这是一些Python代码，导入了sklearn的数据集、支持向量机模型和模型选择方法，同时还导入了matplotlib库和numpy库。这些代码通常用于机器学习任务中的数据预处理、训练模型和可视化结果。其中，load_breast_cancer是一个用于乳腺癌分类的数据集，SVC是一种支持向量机分类器，train_test_split是将数据集随机分成训练集和测试集的方法。

相关问题

请在jupyter中，完成并补全以下任务代码：作业：考虑Breast_Cancer-乳腺癌数据集 总类别数为2 特征数为30 样本数为569（正样本212条，负样本357条） 特征均为数值连续型、无缺失值 (1)使用GridSearchCV搜索单个DecisionTreeClassifier中max_samples,max_features,max_depth的最优值。 (2)使用GridSearchCV搜索BaggingClassifier中n_estimators的最佳值。 (3)考虑BaggingClassifier中的弱分类器使用SVC（可以考虑是否使用核函数），类似步骤(1),(2)， 自己调参（比如高斯核函数的gamma参数,C参数），寻找最优分类结果。 from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.colors import ListedColormap ds_breast_cancer = load_breast_cancer() X=ds_breast_cancer.data y=ds_breast_cancer.target # draw sactter f1 = plt.figure() cm_bright = ListedColormap(['r', 'b', 'g']) ax = plt.subplot(1, 1, 1) ax.set_title('breast_cancer') ax.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap=cm_bright, edgecolors='k') plt.show()

(1) 使用GridSearchCV搜索单个DecisionTreeClassifier中max_samples,max_features,max_depth的最优值。

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

# 数据预处理
sc = StandardScaler()
X_std = sc.fit_transform(X)

# 定义模型
tree = DecisionTreeClassifier()

# 定义参数空间
param_grid = {'max_samples': [0.4, 0.6, 0.8, 1.0],
              'max_features': [0.4, 0.6, 0.8, 1.0],
              'max_depth': [3, 5, 7, 9, None]}

# 定义网格搜索对象
clf = GridSearchCV(tree, param_grid=param_grid, cv=5)

# 训练模型
clf.fit(X_std, y)

# 输出最优参数
print("Best parameters:", clf.best_params_)

(2) 使用GridSearchCV搜索BaggingClassifier中n_estimators的最佳值。

from sklearn.ensemble import BaggingClassifier

# 定义模型
tree = DecisionTreeClassifier()
bagging = BaggingClassifier(tree)

# 定义参数空间
param_grid = {'n_estimators': [10, 50, 100, 200, 500]}

# 定义网格搜索对象
clf = GridSearchCV(bagging, param_grid=param_grid, cv=5)

# 训练模型
clf.fit(X_std, y)

# 输出最优参数
print("Best parameters:", clf.best_params_)

(3) 考虑BaggingClassifier中的弱分类器使用SVC（可以考虑是否使用核函数），类似步骤(1),(2)，自己调参（比如高斯核函数的gamma参数,C参数），寻找最优分类结果。

from sklearn.svm import SVC
from sklearn.ensemble import BaggingClassifier

# 定义模型
svc = SVC()
bagging = BaggingClassifier(svc)

# 定义参数空间
param_grid = {'base_estimator__C': [0.1, 1, 10],
              'base_estimator__gamma': [0.1, 1, 10],
              'n_estimators': [10, 50, 100, 200, 500]}

# 定义网格搜索对象
clf = GridSearchCV(bagging, param_grid=param_grid, cv=5)

# 训练模型
clf.fit(X_std, y)

# 输出最优参数
print("Best parameters:", clf.best_params_)

将skplt.metrics.plot_roc中的角标改成中文

您可以使用 `plt.xlabel` 和 `plt.ylabel` 函数来更改 ROC 曲线图的 x 轴和 y 轴标签，例如：

import scikitplot as skplt
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import train_test_split

X, y = load_breast_cancer(return_X_y=True)

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.33, random_state=42)

svm = SVC(probability=True)
svm.fit(X_train, y_train)

y_pred_proba = svm.predict_proba(X_test)

skplt.metrics.plot_roc(y_test, y_pred_proba)
plt.xlabel("假正率")
plt.ylabel("真正率")
plt.show()

这样就可以将 ROC 曲线的 x 轴和 y 轴标签改为中文了。