一、獲取資料

wget https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/breast-cancer-wisconsin.data

　原始資料以逗號分隔：

　各個列的屬性：

　　1.Sample Code Number　　　　id number

　　2.Clump Thickness　　　　  　　1 - 10　　　　腫塊厚度

　　3.Uniformity Of Cell Size　　　　1 - 10　　　　細胞大小均一性

　　4.Uniformity Of Cell Shape　　　1 - 10　　　　細胞形狀的均一性

　　5.Marginal Adhesion　　　　　　1 - 10　　　   邊緣附著性

　　6.Single  Epithelial Cell Size　　 1 - 10　　　　單上皮細胞大小

　　7.Bare Nuclei　　　　　　　　　  1 - 10　　　　裸核

　　8.Bland Chromatin　　　　　　　1 - 10　　　　布蘭染色質

　　9.Normal Nucleoli　　　　　　　 1 - 10　　　　正常核仁

　　10.Mitoses　　　　　　　　　　  1 - 10　　　　有絲分裂

　　11.Class　　　　　　　　　　　　　　　　　　  2是良性，4是惡性

二、使用LR和SGD

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.linear_model import SGDClassifier
from sklearn import metrics

#資料沒有標題，因此加上引數header
data = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/breast-cancer-wisconsin.data', header=None)

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']

data.columns = column_names
#發現數據中存在?符號
data = data.replace(to_replace='?',value = np.nan)
data = data.dropna(how='any')

#一般1代表惡性，0代表良性（本資料集4惡性，所以將4變成1，將2變成0）
#data['Class'][data['Class'] == 4] = 1
#data['Class'][data['Class'] == 2] = 0
data.loc[data['Class'] == 4, 'Class'] = 1
data.loc[data['Class'] == 2, 'Class'] = 0

#Sample code number特徵對分類沒有作用，將資料集75%作為訓練集，25%作為測試集
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)

ss = StandardScaler()
X_train = ss.fit_transform(X_train)
X_test = ss.transform(X_test)

lr = LogisticRegression()
lr.fit(X_train, y_train)
lr_y_predict = lr.predict(X_test)
print( 'The LR Predict Result', metrics.accuracy_score(lr_y_predict, y_test) )
#LR也自帶了score
print( "The LR Predict Result Show By lr.score", lr.score(X_test, y_test) )


sgdc = SGDClassifier(max_iter = 1000)
sgdc.fit(X_train, y_train)
sgdc_y_predict = sgdc.predict(X_test)
print( "The SGDC Predict Result", metrics.accuracy_score(sgdc_y_predict, y_test) )
#SGDC也自帶了score
print( "The SGDC Predict Result Show By SGDC.score", sgdc.score(X_test, y_test) )
print("\n")
print("效能分析:\n")
#效能分析
from sklearn.metrics import classification_report
#使用classification_report模組獲得LR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classification_report模組獲得SGDC三個指標的結果
print( classification_report( y_test,sgdc_y_predict,target_names=['Benign','Malignant'] ) )

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特點分析：
LR對引數的計算採用精確解析的方法，計算時間長但是模型效能高
SGDC採用隨機梯度上升演算法估計模型引數，計算時間短但產出的模型效能略低，
一般而言，對於訓練資料規模在10萬量級以上的資料，考慮到時間的耗用，推薦使用SGDC
'''