机器学习实战（2）—— 逻辑回归代码实现

# 导入pandas与numpy工具包。
import pandas as pd
import numpy as np

# 创建特征列表。
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函数从互联网读取指定数据。
data = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/breast-cancer-wisconsin.data', names = column_names )

data.head()

特征解释：

Sample code number 样本代码编号
Clump Thickness 肿块厚度
Uniformity of Cell Size 细胞大小的均匀性
Uniformity of Cell Shape 细胞形状的均匀性
Marginal Adhesion 边缘粘
Single Epithelial Cell Size 单上皮细胞的大小
Bare Nuclei 裸核
Bland Chromatin 乏味染色体
Normal Nucleoli 正常核
Mitoses 有丝分裂

class 类别 2为良性，4为恶性
每个维度特征都是1～10之间的数字

# 将?替换为标准缺失值表示。
data = data.replace(to_replace='?', value=np.nan)

# 丢弃带有缺失值的数据（只要有一个维度有缺失）。
data = data.dropna(how='any')

# 输出data的数据量和维度。
data.shape

data[column_names[1:10]].head()

#683条数据  9个特征  1个id  1个分类结果

# 使用sklearn.cross_valiation里的train_test_split模块用于分割数据。
from sklearn.cross_validation import train_test_split

# 随机采样25%的数据用于测试，剩下的75%用于构建训练集合。
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data[column_names[1:10]], #特征：第0列id去掉,第10列分类结果去掉
                                                    data[column_names[10]],#第10列的分类结果作为目标分类变量 
                                                    test_size=0.25, 
                                                    random_state=33)

# 查验训练样本的数量和类别分布。
# 即训练集中良性和恶性数量
y_train.value_counts()

# 查验测试样本的数量和类别分布。
# 即测试集中良性和恶性数量
y_test.value_counts()

# 从sklearn.preprocessing里导入StandardScaler。
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 从sklearn.linear_model里导入LogisticRegression
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 标准化数据，保证每个维度的特征数据方差为1，均值为0。使得预测结果不会被某些维度过大的特征值而主导。
ss = StandardScaler()
X_train = ss.fit_transform(X_train)
X_test = ss.transform(X_test)

# 初始化LogisticRegression
#逻辑回归
lr = LogisticRegression()

# 调用LogisticRegression中的fit函数/模块用来训练模型参数。
lr.fit(X_train, y_train)

# 使用训练好的模型lr对X_test进行预测，结果储存在变量lr_y_predict中。
lr_y_predict = lr.predict(X_test)

# 从sklearn.metrics里导入classification_report模块。  分类报告
from sklearn.metrics import classification_report

# 使用逻辑斯蒂回归模型自带的评分函数score获得模型在测试集上的准确性结果。准确性：预测和真实值比较，预测正确的百分比，Accuracy。
print('Accuracy of LR Classifier:', lr.score(X_test, y_test))

# 利用classification_report模块获得LogisticRegression其他三个指标的结果。
print(classification_report(y_test, lr_y_predict, target_names=['Benign', 'Malignant']))

#support为样本个数

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