利用scikit-learn和XGBoost进行逻辑回归预测良性与恶性乳腺肿瘤的二分类分析

简介：
本研究运用scikit-learn及XGBoost工具，实施逻辑回归模型训练，旨在精准区分良性与恶性乳腺肿瘤，实现高效二分类诊断。 使用逻辑回归预测乳腺肿瘤的良性或恶性状态，并将其应用于小样本数据故障诊断中的二分类问题。 在该任务中，我们采用的是一个著名的二分类数据集——乳腺癌数据集。这个数据集中包含了569个样本，其中212例为恶性肿瘤，357例为良性肿瘤。每个样本包含总共32个字段：第一个字段是ID号；第二个字段表示标签（即良性和恶性）；其余的30个字段则代表细胞核的相关特征。 我们将使用两种方法来实现逻辑回归模型： - 使用scikit-learn库 - 使用XGBoost库 值得注意的是，尽管两者都用于预测二分类问题，但它们在输出形式上有所不同。具体而言，XGBoost会提供概率值作为结果；而scikit-learn则直接给出0或1的类别标签。因此，在使用时需要根据实际情况进行相应的转换。 最后，我们将通过一系列评估指标来比较这两种逻辑回归模型的表现，并对两者的结果和性能做出详细的对比分析。