知识点：

　　逻辑斯蒂回归分类器

　　训练数据集：https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/breast-cancer-wisconsin.data

数据预处理

打开ipython网页解释器

#导入模块
import pandas as pd
import numpy as np

#创建特征列表表头
column_names = [‘Sample code number‘,‘Clump Thickness‘,‘Uniformity of Cell Size‘,‘Uniformity of Cell Shape‘,‘Marginal Adhesion‘,‘Single Epithelial Cell Size‘,‘Bare Nuclei‘,‘Bland Chromatin‘,‘Normal Nucleoli‘,‘Mitoses‘,‘Class‘]
#使用pandas.read_csv函数从网上读取数据集
data = pd.read_csv(‘https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/breast-cancer-wisconsin.data‘,names=column_names)
#将？替换为标准缺失值表示
data = data.replace(to_replace=‘?‘,value = np.nan)
#丢弃带有缺失值的数据(只要有一个维度有缺失便丢弃)
data = data.dropna(how=‘any‘)
#查看data的数据量和维度
data.shape　　

维度打印信息为:

　　有683条数据，维度为11

如果用mac环境，在读取网络上数据集时候可能会报错，解决方案，打开Finder,找到python解释器，点击安装即可

　　处理后数据集如下：

　　由于原始数据没有提供对应的测试样本用于评估模型性能，这里对带标记的数据进行分割，25%作为测试集，其余作为训练集

#使用sklearn.cross_validation里的train_test_split模块分割数据集
from sklearn.cross_validation import train_test_split
#随机采样25%的数据用于测试，剩下的75%用于构建训练集
X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(data[column_names[1:10]],data[column_names[10]],test_size = 0.25,random_state = 33)
#查看训练样本的数量和类别分布
y_train.value_counts()

#查看测试样本的数量和类别分布
y_test.value_counts()

建立模型，预测数据

#从sklearn.preprocessing导入StandardScaler
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
#从sklearn.linear_model导入LogisticRegression（逻辑斯蒂回归）
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
#从sklearn.linear_model导入SGDClassifier（随机梯度参数）
from sklearn.linear_model import SGDClassifier

#标准化数据，保证每个维度的特征数据方差为1，均值为，使得预测结果不会被某些过大的特征值而主导（在机器学习训练之前, 先对数据预先处理一下, 取值跨度大的特征数据, 我们浓缩一下, 跨度小的括展一下, 使得他们的跨度尽量统一.）
ss = StandardScaler()
X_train = ss.fit_transform(X_train)
X_test = ss.transform(X_test)

#初始化两种模型
lr = LogisticRegression()
sgdc = SGDClassifier()

#调用逻辑斯蒂回归，使用fit函数训练模型参数
lr.fit(X_train,y_train)#使用训练好的模型lr对x_test进行预测，结果储存在变量lr_y_predict中
lr_y_predict = lr.predict(X_test)

#调用随机梯度的fit函数训练模型
sgdc.fit(X_train,y_train)#使用训练好的模型sgdc对X_test进行预测，结果储存在变量sgdc_y_predict中
sgdc_y_predict = sgdc.predict(X_test)

　　下面查看两种模型的预测结果

　　使用线性分类模型从事良/恶性肿瘤预测任务的性能分析

#从sklearn.metrics导入classification_report
from sklearn.metrics import classification_report

#使用逻辑斯蒂回归模型自带的评分函数score获得模型在测试集上的准确性结果
print(‘Accuracy of LR Classifier:‘,lr.score(X_test,y_test))
#使用classification_report模块获得逻辑斯蒂模型其他三个指标的结果（召回率，精确率，调和平均数）
print(classification_report(y_test,lr_y_predict,target_names=[‘Benign‘,‘Malignant‘]))

#使用随机梯度下降模型自带的评分函数score获得模型在测试集上的准确性结果
print(‘Accuarcy of SGD Classifier:‘,sgdc.score(X_test,y_test))
##使用classification_report模块获得随机梯度下降模型其他三个指标的结果
print(classification_report(y_test,sgdc_y_predict,target_names=[‘Benign‘,‘Malignant‘]))

　　结论：通过比较，逻辑斯蒂模型比随机梯度下降模型在测试集上表现有更高的准确性，因为逻辑斯蒂采用解析的方式精确计算模型参数，而随机梯度下降采用估计值

　　特点分析：逻辑斯蒂对参数的计算采用精确解析的方法，计算时间长但是模型性能高，随机梯度下降采用随机梯度上升算法估计模型参数，计算时间短但产出的模型性能略低，一般而言，对于训练数据规模在10万量级以上的数据，考虑到时间的耗用，推荐使用随机梯度算法