y = data.diagnosis list = ['Unnamed: 32','id','diagnosis'] x = data.drop(list,axis = 1 ) x.head()
时间: 2024-05-28 13:11:54 浏览: 14
这段代码是从一个名为"data"的数据集中提取"diagnosis"这一列数据,将其赋值给变量"y"。然后,从"data"数据集中删除"Unnamed: 32"、"id"和"diagnosis"这三列数据,将剩余的数据赋值给变量"x"。最后,使用"x.head()"函数可以查看"x"变量中前5行数据。
相关问题
对乳腺癌数据集进行PCA降维,并可视化的代码
首先需要导入数据集和需要的库:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 读取数据集
data = pd.read_csv('breast_cancer.csv')
# 去除无用列
data.drop(['id', 'Unnamed: 32'], axis=1, inplace=True)
# 将M和B转换成数字
data.diagnosis = data.diagnosis.map({'M':1, 'B':0})
# 分离标签和特征
X = data.iloc[:, 1:].values
y = data.iloc[:, 0].values
```
接着进行特征缩放,将数据集进行标准化:
```python
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)
```
然后进行PCA降维:
```python
pca = PCA(n_components=2)
X_pca = pca.fit_transform(X)
```
最后进行可视化:
```python
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=y)
plt.xlabel('First Principal Component')
plt.ylabel('Second Principal Component')
plt.show()
```
完整代码如下:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 读取数据集
data = pd.read_csv('breast_cancer.csv')
# 去除无用列
data.drop(['id', 'Unnamed: 32'], axis=1, inplace=True)
# 将M和B转换成数字
data.diagnosis = data.diagnosis.map({'M':1, 'B':0})
# 分离标签和特征
X = data.iloc[:, 1:].values
y = data.iloc[:, 0].values
# 特征缩放
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)
# PCA降维
pca = PCA(n_components=2)
X_pca = pca.fit_transform(X)
# 可视化
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=y)
plt.xlabel('First Principal Component')
plt.ylabel('Second Principal Component')
plt.show()
```
这样就可以得到一个二维的可视化结果,表示乳腺癌数据集的降维情况。
使用高斯朴素贝叶斯判断一个患者的肿瘤是良性还是恶性,数据集采用威斯康星乳腺肿瘤数据集的具体代码
以下是使用高斯朴素贝叶斯判断一个患者的肿瘤是良性还是恶性的代码:
```
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载数据集
data = pd.read_csv('wdbc.csv')
# 将诊断结果列(M/B)转换成二进制,M(恶性)为1,B(良性)为0
data['diagnosis'] = data['diagnosis'].map({'M': 1, 'B': 0})
# 删除无用的列id和Unnamed
data.drop(['id', 'Unnamed: 32'], axis=1, inplace=True)
# 将数据集分为特征和标签
X = data.iloc[:, 1:]
y = data.iloc[:, 0]
# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=42)
# 创建高斯朴素贝叶斯分类器
gnb = GaussianNB()
# 训练模型
gnb.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = gnb.predict(X_test)
# 计算模型准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)
```
其中,数据集`wdbc.csv`是威斯康星乳腺肿瘤数据集,可以从网上下载。这里使用了`sklearn`库的`GaussianNB`分类器进行分类,同时使用`train_test_split`函数将数据集分为训练集和测试集,并使用`accuracy_score`函数计算模型准确率。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![gz](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083447.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)