使用Python和sklearn库实现数据的分类预测

使用Python和sklearn库实现数据的分类预测

        随着大数据和机器学习的快速发展，我们越来越能够利用计算机技术来解决复杂的医学问题。本文将介绍如何使用Python和sklearn库，对数据进行分类预测。我们将通过导入工具包、读取数据、处理数据、训练模型、验证模型以及预测测试数据等步骤，完成整个分类预测的过程。

一、导入工具包

        首先，我们需要导入所需的工具包。在本例中，我们将使用numpy和pandas来处理数据，这两个库在Python的数据分析中非常常用。

import numpy as np

import pandas as pd

二、读取数据

        接下来，我们读取训练数据。数据以csv格式存储，包含了我们需要的特征和标签。

dt = pd.read_csv('breast_cancer_train.csv')

dt.head()

三、拆分数据

        我们将数据集拆分为特征X和标签y。特征X是除了ID和标签以外的所有列，而标签y是最后一列。

X = dt.iloc[:,1:-1]

y = dt.iloc[:,-1]

四、处理数据

        为了使模型更好地学习数据的内在规律，我们需要对数据进行归一化处理。这里我们使用StandardScaler进行标准化处理。

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

sd = StandardScaler()

sd.fit(X)

X = sd.transform(X)