调用sklearn库下breast_cnacer数据集,并使用逻辑回归类构建逻辑回归模型(预测结果分析性话术)
时间: 2023-06-29 13:09:10 浏览: 56
好的,以下是代码实现和预测结果分析的性话术:
```python
# 导入库和数据集
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
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=0.2, random_state=42)
# 建立逻辑回归模型
lr = LogisticRegression()
lr.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集结果
y_pred = lr.predict(X_test)
# 分析预测结果
from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix, classification_report
print("模型准确率:", accuracy_score(y_test, y_pred))
print("混淆矩阵:\n", confusion_matrix(y_test, y_pred))
print("分类报告:\n", classification_report(y_test, y_pred))
```
预测结果分析性话术:
这边我们使用了逻辑回归模型对乳腺癌数据集进行分类预测,经过测试集的验证,模型准确率达到了XX%。
从混淆矩阵可以看出,我们共有XX个样本被正确分类为恶性,XX个样本被正确分类为良性,XX个样本被错误分类为恶性,XX个样本被错误分类为良性。
从分类报告可以看出,我们对于恶性样本的预测表现较好,精确率、召回率和F1分数都达到了XX以上。而对于良性样本的预测表现稍微逊色一些,但整体表现仍然比较优秀。