Python机器学习：模型构建

写在前面

随着人工智能时代的到来，机器学习已成为解决问题的关键工具，如识别预测疾病风险等。Python是实现机器学习的热门语言之一。接下来会详细介绍机器学习如何应用到实际问题，并概括通过Python进行实际操作。

一般建立机器学习的流程如下：
数据选择是准备机器学习的关键，其中机器学习广泛流传一句话：数据和特征决定了机器学习结果的上限，而模型算法只是尽可能逼近这个上限，意味着数据及其特征表示的质量决定了模型的最终效果，且在实际应用中，算法通常占了很小的一部分，大部分的工作都是在找数据、提炼数据、分析数据及特征工程。

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所以，数据质量差或无代表性，会导致模型拟合效果差。
本文是针对于[模型构建]，[模型评估]部分，展示在Python里构建机器学习模型，并对模型进行评估。

乳腺癌预测

本例选用的是sklearn上的数据集版本：Breast Cancer Wisconsin DataSe