用Python编写一个程序，来调用sklearn库实现对乳腺癌数据的分类，使用逻辑回归分类方法，并计算平均精确率、AUC，绘制PR曲线和ROC曲线

好的，以下是针对这个问题的解答：

首先，你需要先下载乳腺癌数据集，可以通过以下代码来获取：

from sklearn.datasets import load_breast_cancer
data = load_breast_cancer()
X, y = data.data, data.target

接着，你需要将数据集进行拆分，一部分用于训练模型，一部分用于测试模型：

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

然后，你可以使用逻辑回归分类方法进行分类：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
clf = LogisticRegression(random_state=42)
clf.fit(X_train, y_train)
y_pred = clf.predict(X_test)

接下来，你可以使用平均精确率、AUC、PR曲线和ROC曲线来评估模型的性能：

from sklearn.metrics import average_precision_score, roc_auc_score, plot_precision_recall_curve, plot_roc_curve
print("Average precision:", average_precision_score(y_test, y_pred))
print("AUC:", roc_auc_score(y_test, y_pred))
plot_precision_recall_curve(clf, X_test, y_test)
plot_roc_curve(clf, X_test, y_test)
plt.show()

最后，你可以使用`plot_precision_recall_curve`函数和`plot_roc_curve`函数来可视化模型的性能，其中`plot_precision_recall_curve`函数用于绘制PR曲线，`plot_roc_curve`函数用于绘制ROC曲线。