逻辑回归实现癌症预测（无框架实现）

最新推荐文章于 2025-04-18 19:33:22 发布

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最新推荐文章于 2025-04-18 19:33:22 发布 · 3.5k 阅读

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#python #机器学习 #逻辑回归 #癌症预测

本文介绍了如何使用Python从头实现逻辑回归模型，用于癌症预测。数据预处理包括缺失值处理和特征归一化，训练集和测试集的划分。模型训练通过Sigmoid函数和梯度下降优化权重，最终在测试集上获得0.027的错误率。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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逻辑回归方法实现癌症分类(无框架实现)

yuansuo0516的博客

11-20

515

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-w...

机器学习之逻辑回归（三）：基于逻辑回归的癌症预测案例——【癌症分类预测-良／恶性乳腺癌肿瘤预测】

最新发布

AI天才研究院

04-18

969

在数据科学和机器学习领域，逻辑回归是一种广泛应用的分类算法。然而，当数据集中特征数量过多时，不仅会增加计算复杂度，还可能导致过拟合问题。特征降维作为解决这一问题的有效手段，能够减少特征数量，保留重要信息。本文的目的在于深入探讨数据结构与算法领域中逻辑回归的特征降维效果评估方法，通过理论分析和实践验证，为数据科学家和机器学习从业者提供全面的指导。范围涵盖了常见的特征降维技术，如主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等，以及多种评估指标，如准确率、召回率、F1值等。

逻辑回归VS线性回归：如何在不同分析场景下做出选择？

![逻辑回归VS线性回归：...线性回归处理连续型变量的预测问题，而逻辑回归则常用于分类问题，尤其是在二分类场景。 ## 1.2 线性回归的数学表达线性回归模型试图找到一个线性关系，来描述因变量（目标变量）与一个

【总结与展望】讨论序逻辑回归的限制和改进方向

逻辑回归是数据科学和机器学习领域中非常重要的一个算法，尤其在处理分类问题时，它的作用不容小觑。逻辑回归模型，简单来说，是一种广泛应用于分类问题的统计方法，尽管名字里带有“回归”，但它实际上是一种分类...

【机器学习基础】逻辑回归在分类问题中的应用与扩展

逻辑回归是统计学和机器学习领域中常用的一种分类算法，广泛应用于预测二分类问题。它通过构建一个逻辑函数模型，将线性回归的输出映射到一个概率值上，这个概率值表示属于某一类别的可能性。 逻辑回归的核心是逻辑...

逻辑回归之癌症预测

Alive_lei的博客

03-19

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coding=utf-8 “”" author:lei function: 逻辑回归做二分类 “”" import pandas as pd from sklearn.linear_model import LogisticRegression import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn

纯python3.5代码实现逻辑回归的二分类（附数据）

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纯python代码实现逻辑回归，不调机器学习第三方库，仅调用numpy实现矩阵向量计算和matplotlib实现画图

逻辑回归 – 癌细胞精准识别

12-21

任务描述使用逻辑回归算法建立一个模型，并通过梯度下降算法进行训练，得到一个能够准确对癌细胞进行识别的模型。数据集介绍乳腺癌数据集，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，各属性包括为 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类别。其中特征和类别均为数值类型，类别中 0 代表良性， 1 代表恶性。构建逻辑回归模型

基于逻辑回归算法癌症症状预测分析

小小争520

06-27

2245

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逻辑回归介绍（案例：癌症分类预测）

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12-15

1753

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头歌逻辑回归案例 - 癌细胞精准识别

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04-01

3337

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，各属性包括为 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类别。其中特征和类别均为数值类型，类别中 0 代表良性， 1 代表恶性。

python机器学习-乳腺癌细胞挖掘和生存分析（2024年新版）

toby001111的博客

04-08

1862

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基于逻辑回归的癌症预测案例

qq_39112101的博客

09-20

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加载数据给数据中的每一列起列名称 #把数据的头置为空，因为要自己设置列名称 data = pd.read_csv('./breast-cancer-wisconsin.data',header=None) # print(data) #增加列名 columns = ['Sample code number','Clump Thickness','Uniformity of Cell S...

机器学习：逻辑回归预测癌症数据

彭世瑜的博客

01-25

4114

逻辑回归公式 hθ(x)=g(θTx)=11+e−θTxh_\theta(x) = g(\theta^Tx)=\frac{1}{1+e^{-\theta^Tx}}hθ(x)=g(θTx)=1+e−θTx1 g(z)=11+e−zg(z) = \frac{1}{1+e^{-z}}g(z)=1+e−z1 sigmoid函数g(z) 过点：(0, 0.5) 映射区间：(负无穷, 正无穷) -&gt...