機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)乳腺癌分類與房價預(yù)測CONTENT目錄乳腺癌分類01房價預(yù)測0201乳腺癌分類數(shù)據(jù)說明0201乳腺癌數(shù)據(jù)集概述威斯康星州乳腺癌數(shù)據(jù)集由Dr.WilliamH.Wolberg收集，包含30個特征，用于描述乳腺腫瘤的多種測量值，目標是區(qū)分良性與惡性腫瘤。數(shù)據(jù)集應(yīng)用范圍這兩個數(shù)據(jù)集廣泛應(yīng)用于機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，包括分類任務(wù)、特征選擇和模型評估等，是研究和實踐中不可或缺的資源。代碼實現(xiàn)乳腺癌分類任務(wù)實現(xiàn)通過導(dǎo)入必要庫，加載數(shù)據(jù)集，劃分訓(xùn)練測試集，配置SVM模型，訓(xùn)練并評估模型性能，最終對測試集進行預(yù)測，實現(xiàn)乳腺癌的準確分類。數(shù)據(jù)處理與模型訓(xùn)練在兩個機器學(xué)習(xí)任務(wù)中，都涉及到數(shù)據(jù)的預(yù)處理、特征選擇、模型配置及訓(xùn)練過程，確保了模型能夠有效地學(xué)習(xí)和預(yù)測目標變量。模型配置乳腺癌分類模型配置在乳腺癌分類任務(wù)中，選用支持向量機（SVM）算法并搭配線性核，通過設(shè)置正則化參數(shù)C為1.0，有效平衡了模型復(fù)雜度與泛化能力。模型配置的重要性模型配置是機器學(xué)習(xí)過程中的關(guān)鍵步驟，正確選擇和設(shè)置算法參數(shù)對于提高模型性能、適應(yīng)特定數(shù)據(jù)集和任務(wù)至關(guān)重要。模型訓(xùn)練模型訓(xùn)練的重要性模型訓(xùn)練是機器學(xué)習(xí)過程中的一個關(guān)鍵步驟，它涉及到使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)來調(diào)整模型的參數(shù)，以便模型能夠?qū)W習(xí)到數(shù)據(jù)中的模式和關(guān)系。乳腺癌分類任務(wù)的模型選擇在乳腺癌分類任務(wù)中，我們選擇了支持向量機（SVM）作為模型，并使用了線性核。這種選擇有助于提高模型的準確性和效率。驗證模型數(shù)據(jù)集劃分在驗證模型的過程中，首先需要將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測試集。這里采用80%的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，20%的數(shù)據(jù)作為測試集，以便對模型進行有效的訓(xùn)練和評估。模型訓(xùn)練與配置使用線性核的支持向量機（SVM）模型進行訓(xùn)練，通過調(diào)整參數(shù)C來優(yōu)化模型性能。此步驟是確保模型能夠準確學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)特征并做出預(yù)測的關(guān)鍵。模型評估與交叉驗證通過計算訓(xùn)練集和測試集上的準確率來評估模型的性能。在本例中，模型在訓(xùn)練集上的準確率為97.36%，在測試集上的準確率為92.11%，顯示出良好的泛化能力。預(yù)測模型數(shù)據(jù)準備與劃分在構(gòu)建預(yù)測模型之前，首要步驟是加載并準備數(shù)據(jù)集，然后將其劃分為特征值和目標值。接著，將數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集和測試集，以便進行模型的訓(xùn)練和驗證。模型配置與訓(xùn)練選擇合適的機器學(xué)習(xí)模型并進行配置是關(guān)鍵步驟之一。例如，在乳腺癌分類任務(wù)中，我們可以選擇支持向量機（SVM）作為模型，并使用線性核進行配置。然后，使用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)對模型進行訓(xùn)練。模型驗證與預(yù)測訓(xùn)練完成后，需要評估模型的性能。這可以通過交叉驗證法或其他評估指標來完成。最后，使用訓(xùn)練好的模型對新數(shù)據(jù)進行預(yù)測，并輸出預(yù)測結(jié)果。02房價預(yù)測線性回歸原理線性回歸模型定義線性回歸是一種統(tǒng)計方法，通過建立因變量與一個或多個自變量之間的線性關(guān)系模型，用于預(yù)測和分析數(shù)據(jù)。房價預(yù)測應(yīng)用在房價預(yù)測中，線性回歸嘗試找到一條直線，這條直線能夠最好地描述房價與特征變量之間的關(guān)系。最小二乘法原理線性回歸模型通過最小化預(yù)測值和實際房價之間的差異（通常是使用最小二乘法），來估計特征變量對房價的影響程度。數(shù)據(jù)加載數(shù)據(jù)準備與劃分加載數(shù)據(jù)集后，進行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理是關(guān)鍵步驟，包括處理缺失值、異常值等，并將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測試集以供后續(xù)使用。#特征值boston_df=boston_df[['LSTAT','CRIM','RM']]X=np.array(boston_df)#目標值y=np.array(boston_df['MEDV'])#數(shù)據(jù)集劃分fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitX_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.3,random_state=10)03模型擬合01數(shù)據(jù)準備的重要性在模型擬合過程中，數(shù)據(jù)準備是基礎(chǔ)且關(guān)鍵的一步。它包括加載數(shù)據(jù)集、劃分特征值和目標值，以及將數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集和測試集，為后續(xù)的模型訓(xùn)練和驗證打下堅實的基礎(chǔ)。02模型選擇與配置選擇合適的模型并進行適當(dāng)配置是模型擬合的核心環(huán)節(jié)。例如，在乳腺癌分類任務(wù)中，選擇了支持向量機（SVM）作為模型，并指定了線性核函數(shù)，這一步驟直接影響到模型的學(xué)習(xí)能力和預(yù)測準確性。03模型訓(xùn)練與驗證使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)對選定的模型進行訓(xùn)練，并通過交叉驗證等方法評估其性能，是確保模型能夠準確學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)模式的關(guān)鍵步驟。通過計算準確率等方式驗證模型的好壞，為最終的預(yù)測提供可靠保障。使用模型預(yù)測#創(chuàng)建線性回歸模型model=LinearRegression()#將模型擬合到樣本數(shù)據(jù)上mod