sklearn中的PCA

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文章标签： 人工智能 大数据 sklearn python
于 2024-06-04 18:07:34 首次发布
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任务描述

本关任务：你需要调用 sklearn 中的 PCA 接口来对数据继续进行降维，并使用 sklearn 中提供的分类器接口（可任意挑选分类器）对癌细胞数据进行分类。

相关知识

为了完成本关任务，你需要掌握 sklearn 中的 PCA 类。

数据介绍

乳腺癌数据集，其实例数量是 569，实例中包括诊断类和属性，帮助预测的属性一共 30 个，各属性包括 radius 半径（从中心到边缘上点的距离的平均值）， texture 纹理（灰度值的标准偏差）等等，类包括：WDBC-Malignant 恶性和 WDBC-Benign 良性。用数据集的 80% 作为训练集，数据集的 20% 作为测试集，训练集和测试集中都包括特征和诊断类。

sklearn 中已经提供了乳腺癌数据集的相关接口，想要使用该数据集可以使用如下代码：

 
  1. from sklearn import datasets
  2. #加载乳腺癌数据集
  3. cancer = datasets.load_breast_cancer()
  4. #X表示特征，y表示标签
  5. X = cancer.data
  6. y = cancer.target

数据集中部分数据与标签如下图所示（其中 0 表示良性，1 表示恶性）：

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