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# -*- coding: utf-8 -*-
"""
良/惡性乳腺腫瘤資料線性分類

模型對比：
LogisticRegression (計算時間長，模型效能略高)
SGDClassifier      (計算時間段，模型效能略低)
"""
# 匯入pandas與numpy工具包。
import pandas as pd
import numpy as np

# 建立特徵列表。
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函式從網際網路讀取指定資料。
data = pd.read_csv("breast-cancer-wisconsin.txt", names = column_names )

# 將?替換為標準缺失值表示。
data = data.replace(to_replace='?'
 
, value=np.nan)

# 丟棄帶有缺失值的資料（只要有一個維度有缺失）。
data = data.dropna(how='any')

# 輸出data的資料量和維度。
# print(data.shape)


# 使用sklearn.cross_valiation裡的train_test_split模組用於分割資料。
from sklearn.cross_validation import train_test_split

# 隨機取樣25%的資料用於測試，剩下的75%用於構建訓練集合。
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)


# 從sklearn.preprocessing裡匯入StandardScaler。
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 從sklearn.linear_model裡匯入LogisticRegression與SGDClassifier。
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.linear_model import SGDClassifier

# 標準化資料，保證每個維度的特徵資料方差為1，均值為0。使得預測結果不會被某些維度過大的特徵值而主導。
ss = StandardScaler()
X_train = ss.fit_transform(X_train)
X_test = ss.transform(X_test)

# 初始化LogisticRegression與SGDClassifier。
lr = LogisticRegression()
sgdc = SGDClassifier()

# 呼叫LogisticRegression中的fit函式/模組用來訓練模型引數。
lr.fit(X_train, y_train)
# 使用訓練好的模型lr對X_test進行預測，結果儲存在變數lr_y_predict中。
lr_y_predict = lr.predict(X_test)

# 呼叫SGDClassifier中的fit函式/模組用來訓練模型引數。
sgdc.fit(X_train, y_train)
# 使用訓練好的模型sgdc對X_test進行預測，結果儲存在變數sgdc_y_predict中。
sgdc_y_predict = sgdc.predict(X_test)


# 從sklearn.metrics裡匯入classification_report模組。
from sklearn.metrics import classification_report

# 使用邏輯斯蒂迴歸模型自帶的評分函式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))
# 利用classification_report模組獲得LogisticRegression其他三個指標的結果。
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式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))
# 利用classification_report模組獲得SGDClassifier其他三個指標的結果。
print(classification_report(y_test, sgdc_y_predict, target_names=['Benign', 'Malignant']))

線性分類模型比對結果

• LogisticRegression (計算時間長，模型效能略高)
• SGDClassifier (計算時間段，模型效能略低)