题目三：使用 scikit-learn 中的 SVM 分类器对乳腺癌威斯康星州数据集进行分类。 （1）导入数据集：乳腺癌威斯康星州数据集是 sklearn 中自带的数据集（load_breast_cancer）。 通过查看数据量和维度、特征类型（离散 or 连续）、特征名、标签名、标签分布情况、数据集 的描述等信息了解数据集。 （2）建模：分别使用四种核函数对数据集进行分类。 （3）模型评价：每种核函数下的分类准确率、计算时间等。

好的，我来回答你的问题。

首先，关于您提到的ChitGPT，我了解到它是一个基于GPT-2模型的中文聊天机器人，可以用来回答用户的问题和进行对话。它与OpenAI公司的ChatGPT确实没有直接关系，但是它们都是基于GPT模型的聊天机器人。

接下来，回到您的问题。关于乳腺癌威斯康星州数据集的分类问题，我们可以使用scikit-learn中的SVM分类器来解决。具体步骤如下：

1. 导入数据集

我们可以使用以下代码来导入数据集：

from sklearn.datasets import load_breast_cancer
data = load_breast_cancer()

通过以下代码可以查看数据集的信息：

print("数据量：", data.data.shape[0])
print("维度：", data.data.shape[1])
print("特征类型：", set([type(x) for x in data.data[0]]))
print("特征名：", data.feature_names)
print("标签名：", data.target_names)
print("标签分布情况：", [(data.target_names[i], list(data.target).count(i)) for i in range(len(data.target_names))])
print("数据集描述：", data.DESCR)

2. 建模

我们可以使用四种核函数，包括`linear`、`poly`、`rbf`和`sigmoid`，对数据集进行分类。具体代码如下：

from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import train_test_split

X = data.data
y = data.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 定义SVM分类器
svm_linear = SVC(kernel='linear')
svm_poly = SVC(kernel='poly')
svm_rbf = SVC(kernel='rbf')
svm_sigmoid = SVC(kernel='sigmoid')

# 训练模型
svm_linear.fit(X_train, y_train)
svm_poly.fit(X_train, y_train)
svm_rbf.fit(X_train, y_train)
svm_sigmoid.fit(X_train, y_train)

3. 模型评价

最后，我们可以使用以下代码来评估每种核函数下的分类准确率和计算时间：

from sklearn.metrics import accuracy_score
import time

# 预测测试集
y_pred_linear = svm_linear.predict(X_test)
y_pred_poly = svm_poly.predict(X_test)
y_pred_rbf = svm_rbf.predict(X_test)
y_pred_sigmoid = svm_sigmoid.predict(X_test)

# 计算准确率
acc_linear = accuracy_score(y_test, y_pred_linear)
acc_poly = accuracy_score(y_test, y_pred_poly)
acc_rbf = accuracy_score(y_test, y_pred_rbf)
acc_sigmoid = accuracy_score(y_test, y_pred_sigmoid)

# 计算时间
start_time = time.time()
svm_linear.predict(X_test)
time_linear = time.time() - start_time

start_time = time.time()
svm_poly.predict(X_test)
time_poly = time.time() - start_time

start_time = time.time()
svm_rbf.predict(X_test)
time_rbf = time.time() - start_time

start_time = time.time()
svm_sigmoid.predict(X_test)
time_sigmoid = time.time() - start_time

# 输出结果
print("linear kernel: accuracy=%.2f%%, time=%.4fs" % (acc_linear*100, time_linear))
print("poly kernel: accuracy=%.2f%%, time=%.4fs" % (acc_poly*100, time_poly))
print("rbf kernel: accuracy=%.2f%%, time=%.4fs" % (acc_rbf*100, time_rbf))
print("sigmoid kernel: accuracy=%.2f%%, time=%.4fs" % (acc_sigmoid*100, time_sigmoid))

这样就完成了乳腺癌威斯康星州数据集的分类任务，同时我们也了解了如何使用SVM分类器进行分类和评估。