逻辑回归用于癌细胞的精准识别。

简介：
该任务旨在利用逻辑回归算法构建一个模型，并采用梯度下降法对其进行训练，从而获得一个能够精确识别癌细胞的模型。数据集方面，我们采用了乳腺癌数据集，该数据集包含 569 个实例，这些实例既包含诊断信息，也包含了用于预测的属性。总共涉及 30 个属性，例如半径（即从中心到边缘上点的平均距离）、纹理（灰度值的标准偏差）等等。类别的划分包括 WDBC-Malignant（恶性）和 WDBC-Benign（良性）。为了训练和测试模型的有效性，我们采用了数据集的 80% 作为训练集，剩余的 20% 作为测试集。在训练集和测试集中，都包含了特征以及对应的类别信息。值得注意的是，所有特征和类别均为数值类型；类别中，0 代表良性样本，1 则代表恶性样本。最后,我们完成了逻辑回归模型的构建。