1. 导入乳腺癌数据集 2. 将乳腺癌数据集划分为训练集和测试集 3. 构建逻辑回归和KNN模型训练 4. 测试逻辑回归和KNN模型的准确率 5. 分别画出KNN和逻辑回归的学习曲线 6. 比较逻辑回归和KNN模型的哪个好（如：训练时间）

在Python中，特别是在机器学习任务中，我们可以使用sklearn库来完成以上步骤：

1. **导入乳腺癌数据集**：
首先，你需要安装`scikit-learn`库，然后可以使用`load_breast_cancer()`函数导入WDBC（ Wisconsin Breast Cancer）数据集：

   from sklearn.datasets import load_breast_cancer
   data = load_breast_cancer()

2. **划分训练集和测试集**：
使用`train_test_split`函数将数据集划分为训练集和测试集，通常比例设为70%训练，30%测试：

   from sklearn.model_selection import train_test_split
   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.3, random_state=42)

3. **构建并训练模型**：
- **逻辑回归**：创建逻辑回归模型并拟合训练数据：

     from sklearn.linear_model import LogisticRegression
     logreg = LogisticRegression()
     logreg.fit(X_train, y_train)

- **KNN**：同样创建KNN分类器并训练：

     from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
     knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)  # 示例用3个邻居
     knn.fit(X_train, y_train)

4. **评估模型准确率**：
计算逻辑回归和KNN模型在测试集上的预测准确率：

   logreg_score = logreg.score(X_test, y_test)
   knn_score = knn.score(X_test, y_test)

5. **绘制学习曲线**：
对于KNN和逻辑回归，你可以使用`plot_learning_curve`函数从`sklearn.model_selection`模块来可视化模型的学习曲线。这需要对每个模型分别操作，因为它们的内部工作机制不同。

6. **比较模型优劣**：
- **训练时间**：`fit`方法的时间可以帮助比较。通常逻辑回归由于计算效率较高，训练速度较快。
- **泛化能力**：通过交叉验证或调整超参数后的测试集性能对比，选择泛化能力更好的模型。
- **复杂度与过拟合**：KNN的复杂度取决于邻居的数量，过多可能会导致过拟合；而逻辑回归则可能因添加多项式特征来改善性能。