加载cancer.data数据集的代码
时间: 2024-03-11 08:51:21 浏览: 17
好的,以下是加载 `cancer.data` 数据集的 Python 代码:
```python
import pandas as pd
# 读取数据集
df = pd.read_csv('cancer.data', header=None)
# 打印数据集的前5行
print(df.head())
```
这段代码使用 pandas 库中的 `read_csv` 函数读取 `cancer.data` 文件,并将其存储为 pandas 数据帧对象 `df`。由于数据集没有列名,我们将 `header` 参数设置为 `None`。然后,我们使用 `head` 函数打印数据集的前 5 行,以便我们可以快速查看数据的格式和内容。
相关问题
cancer = load_breast_cancer() cancer_data = cancer.data cancer_target = cancer.target
这段代码是用来加载乳腺癌数据集并获取数据和标签。
具体来说,`load_breast_cancer()`是sklearn中的一个函数,用于加载乳腺癌数据集。加载后,数据集中的数据和标签分别存储在`cancer.data`和`cancer.target`中。
其中,`cancer.data`是一个二维数组,每一行表示一个样本,每一列表示一个特征。`cancer.target`是一个一维数组,表示每个样本对应的标签。标签为0表示良性,标签为1表示恶性。
breast cancer 数据集分析代码
以下是使用Python和Scikit-learn库进行乳腺癌数据集分析的代码:
```python
# 导入所需的库和函数
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
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
# 加载乳腺癌数据集
cancer = load_breast_cancer()
# 将数据集转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(np.c_[cancer['data'], cancer['target']], columns = np.append(cancer['feature_names'], ['target']))
# 拆分数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df[cancer['feature_names']], df['target'], test_size=0.20, random_state=42)
# 定义逻辑回归模型并训练
logreg = LogisticRegression()
logreg.fit(X_train, y_train)
# 对测试集进行预测
y_pred = logreg.predict(X_test)
# 计算模型准确率和混淆矩阵
print(f"Accuracy: {accuracy_score(y_test, y_pred)}")
print(f"Confusion Matrix:\n{confusion_matrix(y_test, y_pred)}")
```
这段代码将乳腺癌数据集加载到DataFrame中,并将其拆分为训练集和测试集。然后,它定义了一个逻辑回归模型,并使用训练数据拟合该模型。最后,它使用测试集进行预测,并计算了模型的准确率和混淆矩阵。
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