横向联邦学习逻辑递归在breast_cancer数据集的Python实现

资源摘要信息:"该资源为一个基于Python语言实现的横向联邦学习项目，其核心是利用名为breast_cancer的数据集（通常指Wisconsin Breast Cancer Dataset，威斯康星乳腺癌数据集），通过逻辑递归算法对其进行处理。联邦学习是一种分布式机器学习方法，能够在不共享数据本身的前提下，协作训练共享模型，从而保护数据隐私。横向联邦学习是联邦学习的一种，通常适用于那些数据分布在不同个体或组织中，但数据结构相同（如每条数据都包含相同特征）的场景。 在本项目中，逻辑递归可能指的是使用逻辑回归（Logistic Regression）模型作为基础算法，通过对数据集的训练，学习出分类模型。逻辑回归是一种广泛应用于分类问题的统计方法，它适用于二分类问题，能够输出一个介于0和1之间的数值，代表样本属于正类的概率。 项目源码为个人毕业设计的一部分，作者声明所有代码已经经过测试，并且成功运行。源码可以为计算机专业学生、教师和企业员工提供学习和研究参考，适合初学者进行学习进阶，也可以作为课程设计、作业或项目演示的材料。同时，源码具有一定的扩展性，有基础的学习者可以在项目基础上进行修改和功能扩展。 下载后，用户应首先查看README.md文件（如果存在），因为该文件通常包含了项目介绍、安装指南、使用说明等关键信息。需要注意的是，此资源仅供学习和研究目的，禁止用于商业用途。 在标签方面，项目涉及了'人工智能'这一广泛的领域，其中数据集（breast_cancer）是人工智能领域中常用的工具，'Python'是编程语言的代表，而'软件/插件'则暗示源码可能包含了用于数据处理或模型训练的Python软件包或插件。 文件压缩包中包含的文件名称列表显示为 'FederatedLearning-master'，这表明项目可能被托管在Git版本控制系统上，而'FederatedLearning-master'可能是一个版本库的主分支名称。在实际使用中，用户可能需要从版本控制系统中检出此项目，并根据README.md文件中的指南进行设置和运行。"