用scikit-learn对乳腺癌检测及性能优化的代码
时间: 2023-06-02 21:05:03 浏览: 87
可以参考以下代码:
```python
# 导入必要的库
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 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=0.25, random_state=42)
# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)
# 创建逻辑回归模型
lr_model = LogisticRegression(random_state=42)
# 模型训练
lr_model.fit(X_train, y_train)
# 模型预测
y_pred = lr_model.predict(X_test)
# 计算准确率
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", acc)
```
性能优化方面,可以尝试以下方法:
1. 特征选择:选择最重要的特征,减少噪声和冗余的特征。
2. 调参优化:使用网格搜索等方法进行参数调优。
3. 模型集成:尝试多个模型组合,提高预测性能。
4. 并行计算:使用并行计算,提高计算速度。
注:以上回答仅供参考,请勿用于商业用途。
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