通过python语言构造并训练逻辑回归模型，实现乳腺癌预测。具体参见教材第16-17页。

在Python中，我们可以利用scikit-learn库来构建和训练逻辑回归模型用于乳腺癌预测。以下是简单的步骤：

1. **导入必要的库**:
首先，需要导入`pandas`, `numpy`, 和 `sklearn`（包括`datasets`, `model_selection`, 和 `linear_model`模块）。

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix

2. **加载数据**:
使用`load_breast_cancer()`函数加载乳腺癌数据集。

data = load_breast_cancer()
X = data.data  # 特征
y = data.target  # 目标变量（0表示良性，1表示恶性）

3. **数据预处理**:
划分特征和目标，通常会将数据分为训练集和测试集。

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

4. **创建模型**:
创建逻辑回归模型实例。

logistic_regression = LogisticRegression()

5. **训练模型**:
使用训练数据拟合模型。

logistic_regression.fit(X_train, y_train)

6. **预测**:
使用测试集进行预测。

y_pred = logistic_regression.predict(X_test)

7. **评估模型性能**:
计算准确率、混淆矩阵等指标。

accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
conf_mat = confusion_matrix(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)
print("Confusion Matrix:\n", conf_mat)