python機器學習-sklearn挖掘乳腺癌細胞（三）
python機器學習-sklearn挖掘乳腺癌細胞( 博主親自錄制)
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乳腺癌細胞和正常細胞是有顯著區別的
癌細胞半徑更大，形狀更加不規則，凹凸不平。我們可以用科學手段來區分正常細胞和癌細胞嗎？答案是可以的，通過機器學習算法，建立分類器，解決二分類問題。
乳腺癌細胞分類器建模
現在我們要用機器學習算法建立分類器，區分細胞為良性細胞或癌細胞。分類器就是解決二分類或多分類問題。
建立分類器算法很多，包括邏輯回歸，xgboost,svm，神經網絡等等。
今天我要介紹目前開源領域裏最新的算法catboost。
catboost起源於俄羅斯搜索巨頭yandex,準確率高，速度快，調參少，性價比高於xgboost
今天的CatBoost版本是第一個版本，以後將持續更新叠代。catboost三個特點：（1）“減少過度擬合”：這可以幫助你在訓練計劃中取得更好的成果。它基於一種構建模型的專有算法，這種算法與標準的梯度提升方案不同。（2）“類別特征支持”：這將改善你的訓練結果，同時允許你使用非數字因素，“而不必預先處理數據，或花費時間和精力將其轉化為數字。”（3）支持Python或R的API接口來使用CatBoost，包括公式分析和訓練可視化工具。（4）有很多機器學習庫的代碼質量比較差，需要做大量的調優工作，”他說，“而CatBoost只需少量調試，就可以實現良好的性能。這是一個關鍵性的區別
catboost建立乳腺癌分類器代碼
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Oct 4 21:07:32 2018 @author: [email protected] """ from sklearn.model_selection import train_test_split import catboost as cb from sklearn.datasets import load_breast_cancer cancer=load_breast_cancer() X, y = cancer.data,cancer.target train_x, test_x, y_train, y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.3,random_state=0) cb = cb.CatBoostClassifier() cb.fit(train_x, y_train) print("accuracy on the training subset:{:.3f}".format(cb.score(train_x,y_train))) print("accuracy on the test subset:{:.3f}".format(cb.score(test_x,y_test)))
大家可以看到catboost預測準確率非常高，訓練集100%，測試集97.7%
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python機器學習-sklearn挖掘乳腺癌細胞（三）