乳腺癌分析之SKL逻辑回归.ipynb

简介：
本Jupyter Notebook通过应用Python中的Scikit-learn库进行乳腺癌数据集的逻辑回归分析，旨在探索预测模型的有效性及变量的重要性。 一、实验目的 1. 熟悉逻辑回归原理，并掌握sklearn库中的逻辑回归相关API。 2. 掌握如何调用LogisticRegression函数及进行参数调整，同时了解并应用LogisticRegressionCV来选择正则化参数。 3. 学会使用交叉验证方法以提升模型的性能。 在乳腺癌肿瘤预测问题中，我们发现默认设置下的逻辑回归算法在测试数据集上表现良好。利用LogisticRegressionCV通过交叉验证进行正则化参数的选择虽然略微降低了准确率，但依然达到了可接受的标准。经过多次调整正则化参数C后，发现在这个问题上当C=1时模型性能最佳。 实验结果显示，在这个二分类问题中逻辑回归算法能够提供较高的准确性，并且采用十折交叉验证方法进一步增强了模型的鲁棒性和泛化能力。未来可能的研究方向包括：一是探索不同的特征工程技术或考虑进行特征选择，以优化输入数据；二是尝试其他类型的分类器并比较它们在此问题上的表现，从而找到更优解。