用pytorch实现逻辑回归，并对乳腺癌数据集分类

在PyTorch中实现逻辑回归是一个基本的任务，它通常作为深度学习入门教程的一部分。逻辑回归是一种用于二分类任务的基本线性模型，但在PyTorch中，我们更倾向于使用其高级的神经网络功能。

以下是使用PyTorch实现逻辑回归的主要步骤：

1. **导入库**：

   import torch
   from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset
   import torch.nn as nn
   import torch.optim as optim

2. **加载数据**：
使用`TensorDataset`从乳腺癌数据集中加载特征和标签，例如`breast_cancer_data`是一个预处理好的数据集：

   X = ... # 特征数据
   y = ... # 标签数据 (0 或 1 类别)
   dataset = TensorDataset(torch.tensor(X), torch.tensor(y).long())
   dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

3. **定义模型**：
使用`nn.Module`为基础创建一个简单的逻辑回归模型，包含一个线性层和sigmoid激活函数：

   class LogisticRegression(nn.Module):
       def __init__(self, input_dim):
           super(LogisticRegression, self).__init__()
           self.linear = nn.Linear(input_dim, 1)

       def forward(self, x):
           return torch.sigmoid(self.linear(x))

   model = LogisticRegression(X.shape[1])

4. **损失函数和优化器**：
选择交叉熵损失函数和SGD或者Adam优化器：

   criterion = nn.BCEWithLogitsLoss()
   optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) # or Adam(optimizer=model.parameters(), lr=0.001)

5. **训练模型**：
循环遍历数据集，前向传播、计算损失、反向传播和更新权重：

   for epoch in range(num_epochs):
       for inputs, labels in dataloader:
           outputs = model(inputs)
           loss = criterion(outputs, labels.float())
           optimizer.zero_grad() # 梯度清零
           loss.backward() # 反向传播
           optimizer.step() # 更新权重

6. **评估模型**：
在测试集上评估模型性能，如准确率等。