案例：良/恶性乳腺肿瘤预测
1.1 简介
本案例使用逻辑回归分类器对乳腺肿瘤进行良性/恶性预测，并对预测模型进行指标测算与评价。
这里数据集采用乳腺癌数据集，原始的数据集下载地址为：https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/breast-cancer-wisconsin.data。
数据特征如下：
1.2 代码
将每个属性的特征量化为1~10的数值进行表示。首先，导入数据并显示前5条数据。
1.2.1 导入数据集
import pandas as pd
import numpy as np
column_names=['number','Cl_Thickness','Unif_cell_size','Unif_cell_shape','Marg_Adhesion','Sing_epith_cell_size','Bare_nuclei','Bland_chromation','Norm_nuclei','Mitoses','Class']
data=pd.read_csv('breast-cancer-wisconsin.data',names=column_names)
display(data.head())
1.2.2 浏览数据的基本信息
data.info() 
1.2.3 查看数据的基本统计信息
data.describe()
1.2.4 统计数据属性中的缺失值
data.isnull().sum()
如果存在缺失数据，需要丢弃或填充。该数据集中并没有缺失值。这里我们采取删除缺失值的方法
data=data.replace(to_replace='?',value=np.nan)
data=data.dropna(how='any')
print(data.shape)
1.2.5 将数据集划分为训练集和测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 划分训练集与测试集
X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(data[column_names[1:10]],data[column_names[10]],test_size=0.25,random_state=33)
print('训练样本的数量和类别分布：\n',y_train.value_counts())
1.2.6 标准化数据
每个维度的特征数据方差为1，均值为0，使得预测结果不会被某些维度过大的特征值主导。
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
ss=StandardScaler()
X_train=ss.fit_transform(X_train)
X_test=ss.transform(X_test)
print(X_train.mean())
1.2.7 分别用LogisticRegression与SGDClassifier构建分类器
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.linear_model import SGDClassifier
lr=LogisticRegression()
sgdc=SGDClassifier()
lr.fit(X_train,y_train)
lr_y_predict=lr.predict(X_test)
sgdc.fit(X_train,y_train)
sgdc_y_predict=sgdc.predict(X_test)1.2.8 分析LR分类器性能
from sklearn.metrics import classification_report
print('Accuracy of LR Classifier:',lr.score(X_test,y_test))
print(classification_report(y_test,lr_y_predict,target_names=['Benign','Malignant']))
1.2.9 SGD分类器性能分析
print('Accuracy of SGD Classifier:',sgdc.score(X_test,y_test))
print(classification_report(y_test,sgdc_y_predict,target_names=['Benign','Malignant']))
# print(classification_report(y_test,sgdc_y_predict))
precision 精确率recall 召回率
f1_score F1值
macro avg 宏观平均值
weighted avg 加权平均值
