机器学习之路：python线性回归分类器 进行良恶性肿瘤分类预测

使用python3 学习了线性回归的api

分别使用逻辑斯蒂回归  和   随机参数估计回归 对良恶性肿瘤进行预测

我把数据集下载到了本地，可以来我的git下载源代码和数据集:https://github.com/linyi0604/kaggle

  1 import numpy as np
  2 import pandas as pd
  3 from sklearn.cross_validation import train_test_split
  4 from sklearn.preprocessing import StandardScaler
  5 from sklearn.linear_model import  LogisticRegression, SGDClassifier
  6 from sklearn.metrics import classification_report
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  8 ‘‘‘
  9 线性分类器
 10 最基本和常用的机器学习模型
 11 受限于数据特征与分类目标的线性假设
 12 逻辑斯蒂回归 计算时间长，模型性能略高
 13 随机参数估计 计算时间短，模型性能略低
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 17 1 数据预处理
 18 ‘‘‘
 19 # 创建特征列表
 20 column_names = [‘Sample code number‘, ‘Clump Thickness‘, ‘Uniformity of Cell Size‘,
 21                 ‘Uniformity of Cell Shape‘, ‘Marginal Adhesion‘, ‘Single Epithelial Cell size‘,
 22                 ‘Bare Nuclei‘, ‘Bland Chromatin‘, ‘Normal Nucleoli‘, ‘Mitoses‘, ‘Class‘]
 23 # 使用pandas.read_csv取数据集
 24 data = pd.read_csv(‘./data/breast/breast-cancer-wisconsin.data‘, names=column_names)
 25 # 将?替换为标准缺失值表示
 26 data = data.replace(to_replace=‘?‘, value=np.nan)
 27 # 丢失带有缺失值的数据 只要有一个维度有缺失就丢弃
 28 data = data.dropna(how=‘any‘)
 29 # 输出data数据的数量和维度
 30 # print(data.shape)
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 34 2 准备 良恶性肿瘤训练、测试数据部分
 35 ‘‘‘
 36 # 随机采样25%数据用于测试 75%数据用于训练
 37 x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(data[column_names[1:10]],
 38                                                     data[column_names[10]],
 39                                                     test_size=0.25,
 40                                                     random_state=33)
 41 # 查验训练样本和测试样本的数量和类别分布
 42 # print(y_train.value_counts())
 43 # print(y_test.value_counts())
 44 ‘‘‘
 45 训练样本共512条 其中344条良性肿瘤  168条恶性肿瘤
 46 2    344
 47 4    168
 48 Name: Class, dtype: int64
 49 测试数据共171条 其中100条良性肿瘤 71条恶性肿瘤
 50 2    100
 51 4     71
 52 Name: Class, dtype: int64
 53 ‘‘‘
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 56 ‘‘‘
 57 3 机器学习模型进行预测部分
 58 ‘‘‘
 59 # 数据标准化，保证每个维度特征的方差为1 均值为0 预测结果不会被某些维度过大的特征值主导
 60 ss = StandardScaler()
 61 x_train = ss.fit_transform(x_train)     # 对x_train进行标准化
 62 x_test = ss.transform(x_test)       # 用与x_train相同的规则对x_test进行标准化，不重新建立规则
 63
 64 # 分别使用 逻辑斯蒂回归 和 随机参数估计 两种方法进行学习预测
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 66 lr = LogisticRegression()   # 初始化逻辑斯蒂回归模型
 67 sgdc = SGDClassifier()  # 初始化随机参数估计模型
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 69 # 使用 逻辑斯蒂回归 在训练集合上训练
 70 lr.fit(x_train, y_train)
 71 # 训练好后 对测试集合进行预测 预测结果保存在 lr_y_predict中
 72 lr_y_predict = lr.predict(x_test)
 73
 74 # 使用 随机参数估计 在训练集合上训练
 75 sgdc.fit(x_train, y_train)
 76 # 训练好后 对测试集合进行预测 结果保存在 sgdc_y_predict中
 77 sgdc_y_predict = sgdc.predict(x_test)
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 79 ‘‘‘
 80 4 性能分析部分
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 82 # 逻辑斯蒂回归模型自带评分函数score获得模型在测试集合上的准确率
 83 print("逻辑斯蒂回归准确率：", lr.score(x_test, y_test))
 84 # 逻辑斯蒂回归的其他指标
 85 print("逻辑斯蒂回归的其他指标：\n", classification_report(y_test, lr_y_predict, target_names=["Benign", "Malignant"]))
 86
 87 # 随机参数估计的性能分析
 88 print("随机参数估计准确率：", sgdc.score(x_test, y_test))
 89 # 随机参数估计的其他指标
 90 print("随机参数估计的其他指标:\n", classification_report(y_test, sgdc_y_predict, target_names=["Benign", "Malignant"]))
 91
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 93 recall 召回率
 94 precision 精确率
 95 fl-score
 96 support
 97
 98 逻辑斯蒂回归准确率： 0.9707602339181286
 99 逻辑斯蒂回归的其他指标：
100               precision    recall  f1-score   support
101
102      Benign       0.96      0.99      0.98       100
103   Malignant       0.99      0.94      0.96        71
104
105 avg / total       0.97      0.97      0.97       171
106
107 随机参数估计准确率： 0.9649122807017544
108 随机参数估计的其他指标:
109               precision    recall  f1-score   support
110
111      Benign       0.97      0.97      0.97       100
112   Malignant       0.96      0.96      0.96        71
113
114 avg / total       0.96      0.96      0.96       171
115 ‘‘‘

原文地址：https://www.cnblogs.com/Lin-Yi/p/8970510.html