程序会调用你实现的方法对癌细胞数据进行识别,正确率大于 0.95 则视为通关。
时间: 2024-03-17 21:41:20 浏览: 19
好的,那我们需要先获取到乳腺癌数据集,然后将数据集划分为训练集和测试集,并调用上面实现的 `cancer_clf` 函数进行训练和预测,最后计算出模型的准确率,代码如下:
```python
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载数据并划分为训练集和测试集
data = load_breast_cancer()
train_data, test_data, train_label, test_label = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.3, random_state=42)
# 调用cancer_clf函数进行训练和预测
predict = cancer_clf(train_data, train_label, test_data)
# 计算准确率,并输出结果
accuracy = accuracy_score(test_label, predict)
if accuracy > 0.95:
print("恭喜您,已经通过此关,准确率为:{:.2f}%".format(accuracy*100))
else:
print("很遗憾,您未能通过此关,准确率为:{:.2f}%".format(accuracy*100))
```
这段代码会将乳腺癌数据集划分为训练集和测试集,然后调用 `cancer_clf` 函数进行训练和预测,最后计算出模型的准确率并输出结果。根据题目要求,如果准确率大于0.95,则视为通过此关。