知識點：

　　邏輯斯蒂回歸分類器

　　訓練數據集：https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/breast-cancer-wisconsin.data

數據預處理

打開ipython網頁解釋器

#導入模塊
import pandas as pd
import numpy as np

#創建特征列表表頭
column_names = [‘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‘]
#使用pandas.read_csv函數從網上讀取數據集
data = pd.read_csv(‘https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/breast-cancer-wisconsin.data‘,names=column_names)
#將？替換為標準缺失值表示
data = data.replace(to_replace=‘?‘,value = np.nan)
#丟棄帶有缺失值的數據(只要有一個維度有缺失便丟棄)
data = data.dropna(how=‘any‘)
#查看data的數據量和維度
data.shape　　

維度打印信息為:

　　有683條數據，維度為11

如果用mac環境，在讀取網絡上數據集時候可能會報錯，解決方案，打開Finder,找到python解釋器，點擊安裝即可

　　處理後數據集如下：

　　由於原始數據沒有提供對應的測試樣本用於評估模型性能，這裏對帶標記的數據進行分割，25%作為測試集，其余作為訓練集

#使用sklearn.cross_validation裏的train_test_split模塊分割數據集
from sklearn.cross_validation import train_test_split
#隨機采樣25%的數據用於測試，剩下的75%用於構建訓練集
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)
#查看訓練樣本的數量和類別分布
y_train.value_counts()

#查看測試樣本的數量和類別分布
y_test.value_counts()

建立模型，預測數據

#從sklearn.preprocessing導入StandardScaler
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
#從sklearn.linear_model導入LogisticRegression（邏輯斯蒂回歸）
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
#從sklearn.linear_model導入SGDClassifier（隨機梯度參數）
from sklearn.linear_model import SGDClassifier
 

#標準化數據，保證每個維度的特征數據方差為1，均值為，使得預測結果不會被某些過大的特征值而主導（在機器學習訓練之前, 先對數據預先處理一下, 取值跨度大的特征數據, 
我們濃縮一下, 跨度小的括展一下, 使得他們的跨度盡量統一.）
ss = StandardScaler()
X_train = ss.fit_transform(X_train)
X_test = ss.transform(X_test)

#初始化兩種模型
lr = LogisticRegression()
sgdc = SGDClassifier()

#調用邏輯斯蒂回歸，使用fit函數訓練模型參數
lr.fit(X_train,y_train)
#使用訓練好的模型lr對x_test進行預測，結果儲存在變量lr_y_predict中
lr_y_predict = lr.predict(X_test)

#調用隨機梯度的fit函數訓練模型
sgdc.fit(X_train,y_train)
#使用訓練好的模型sgdc對X_test進行預測，結果儲存在變量sgdc_y_predict中
sgdc_y_predict = sgdc.predict(X_test)

　　下面查看兩種模型的預測結果

　　使用線性分類模型從事良/惡性腫瘤預測任務的性能分析

#從sklearn.metrics導入classification_report
from sklearn.metrics import classification_report

#使用邏輯斯蒂回歸模型自帶的評分函數score獲得模型在測試集上的準確性結果
print(‘Accuracy of LR Classifier:‘,lr.score(X_test,y_test))
#使用classification_report模塊獲得邏輯斯蒂模型其他三個指標的結果（召回率，精確率，調和平均數）
print(classification_report(y_test,lr_y_predict,target_names=[‘Benign‘,‘Malignant‘]))

#使用隨機梯度下降模型自帶的評分函數score獲得模型在測試集上的準確性結果
print(‘Accuarcy of SGD Classifier:‘,sgdc.score(X_test,y_test))
##使用classification_report模塊獲得隨機梯度下降模型其他三個指標的結果
print(classification_report(y_test,sgdc_y_predict,target_names=[‘Benign‘,‘Malignant‘]))

　　結論：通過比較，邏輯斯蒂模型比隨機梯度下降模型在測試集上表現有更高的準確性，因為邏輯斯蒂采用解析的方式精確計算模型參數，而隨機梯度下降采用估計值

　　特點分析：邏輯斯蒂對參數的計算采用精確解析的方法，計算時間長但是模型性能高，隨機梯度下降采用隨機梯度上升算法估計模型參數，計算時間短但產出的模型性能略低，一般而言，對於訓練數據規模在10萬量級以上的數據，考慮到時間的耗用，推薦使用隨機梯度算法

機器學習之良/惡性乳腺癌腫瘤預測