# 1.加载乳腺癌数据集 df = pd.read_csv('breast-cancer-wisconsin.data',header=None) df.info() # 2.分别取出数据集中的特征矩阵和标签矩阵 x = df.iloc[:,:-1] y = df.iloc[:,-1:] # 3.输出不同标签对应的样本的数量 print(df[10].value_counts()) # 4.使用随机过采样对数据集做平衡处理 df[10] = df[10].map({2:0,4:1}) df1 = df[df[10]==1].sample(458-241) # 5.再次查看不同标签对应的样本的数量; print(df[10].value_counts()) # 6.数据预处理-洗牌,对平衡后的数据做洗牌处理; # 7.数据预处理-特征缩放,使用标准化特征缩放对洗牌后的数据做特征缩放; # 8.数据预处理-降维,对特征缩放后的数据做降维处理; # 9.数据集切分,将处理好的数据做数据集切分,切分比例为8:2; # 10.使用网格搜索交叉验证确定逻辑回归最优的超参数; # (1)超参数值自定义; # 11.输出最优参数的得分 # 12.输出最优参数 # 13.使用最优参数重新创建并训练逻辑回归模型 # 14.输出预测结果 # 15.输出评估指标: # (1)准确度 # (2)精确度 # (3)auc值 补充一下
时间: 2024-04-10 16:31:35 浏览: 29
这是一个关于乳腺癌数据集的处理过程。根据代码的注释,我可以逐步解释每一步的操作:
1. 加载乳腺癌数据集并查看数据信息。
2. 将数据集分为特征矩阵(x)和标签矩阵(y)。
3. 输出不同标签对应的样本数量。
4. 使用随机过采样来平衡数据集。
5. 再次查看平衡后不同标签对应的样本数量。
6. 进行数据预处理,首先进行洗牌操作。
7. 进行数据预处理,使用标准化特征缩放对洗牌后的数据进行处理。
8. 进行数据预处理,对特征缩放后的数据进行降维处理。
9. 切分处理好的数据集为训练集和测试集,切分比例为8:2。
10. 使用网格搜索交叉验证来确定逻辑回归模型的最优超参数。
11. 输出最优参数对应的得分。
12. 输出最优参数。
13. 使用最优参数重新创建并训练逻辑回归模型。
14. 输出预测结果。
15. 输出评估指标,包括准确度、精确度和AUC值。
以上是代码中给出的大致步骤和注释,具体实现细节可能需要查看代码的具体实现来了解。
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