執行結果：

"D:\Program Files\Python27\python.exe" D:/PycharmProjects/sklearn/Logistics_regression.py
Logistics regression
[[99  1]
 [ 1 70]]
sgdc_y_predict
[[98  2]
 [ 1 70]]
Accuracy of LR Classifier: 0.988304093567
             precision    recall  f1-score   support

     Benign       0.99      0.99      0.99
 
       100
  Malignant       0.99      0.99      0.99        71

avg / total       0.99      0.99      0.99       171

Accuarcy of SGD Classifier: 0.982456140351
             precision    recall  f1-score   support

     Benign       0.99      0.98      0.98       100
  Malignant       0.97      0.99      0.98        71
 


avg / total       0.98      0.98      0.98       171


Process finished with exit code 0

原始碼：

#coding:utf-8
from __future__ import division
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')


##############邏輯斯蒂迴歸模型Logostics regression#####################
# 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('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/breast-cancer-wisconsin.data', names = column_names )

# print data
# 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(已移除)
from sklearn.model_selection 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)

 # 查驗訓練樣本的數量和類別分佈。
# print  y_train.value_counts()

# 查驗測試樣本的數量和類別分佈。
# print y_test.value_counts()


# 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)

# print lr_y_predict
# 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)

# print sgdc_y_predict



############列印混淆矩陣
from sklearn.metrics import confusion_matrix
labels1 = list(set(lr_y_predict))
conf_mat1 = confusion_matrix(y_test, lr_y_predict, labels=labels1)
print "Logistics regression"
print conf_mat1


labels2 = list(set(sgdc_y_predict))
conf_mat2 = confusion_matrix(y_test, sgdc_y_predict, labels=labels2)
print "sgdc_y_predict"
print conf_mat2


# 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'])