周志华西瓜书3.4python代码

选择数据集
乳腺癌
编程参考资料：
针对Breast-Cancer（乳腺癌）数据集
数据集划分方法
他人答案

自己写代码主要还是熟悉怎么调包，练练手先。写了乳腺癌的代码，跑了发现两个问题：
1.10-fold CV比不过别人[普通的划分方法](https://www.bbsmax.com/A/QW5YW18Mzm/)。
2.LOO估计出来的正确率为0
![心情复杂](https://img-blog.csdnimg.cn/20200218154343443.jpg)

以下是乳腺癌的原代码，别急着用

#DATASET#1:乳腺癌
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.metrics import classification_report

#以下代码参考https://www.bbsmax.com/A/QW5YW18Mzm/
# 创建每列名字
columnNames = [
    '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'
]

data = pd.read_csv('http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/breast-cancer-wisconsin.data',names = columnNames)#如果是LOO还要补出参数: delim_whitespace=True


# 清洗空缺数据

data = data.replace(to_replace = "?", value = np.nan)#将丢失数据代替成 "?"
data = data.dropna(how = 'any')# 然后丢掉他们
X = data.iloc