逻辑回归方法实现癌症分类(无框架实现)

最新推荐文章于 2023-12-15 16:24:33 发布

原创最新推荐文章于 2023-12-15 16:24:33 发布 · 515 阅读

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CC 4.0 BY-SA版权

本文详细介绍如何获取并处理乳腺癌Wisconsin数据集，包括数据下载、预处理、缺失值处理及训练集与测试集划分等关键步骤。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

数据集获取

点击获取数据集

右键选择breast-cancer-wisconsin.data将目标另存为data.csv

或者利用python代码在线读取

data=pd.read_csv('http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/breast-cancer-wisconsin.data')

本文选择另存到本地

数据处理

在网站上有关于数据的说明：数据说明

截取部分如下：

总共有699个样本数据，其中16个有数据缺少。

每一行11个特征值，去掉第一个id number 最后一个用于分类的特征，剩余9个有用特征，也就是要求解的权重w是一个（9，1）维矩阵

首先读取CSV文件，去掉缺失值，分离训练集和测试集

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