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【机器学习】在【Pycharm】中的实践教程：使用【逻辑回归模型】进行【乳腺癌检测】

专栏：机器学习笔记

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python相关库的安装：pandas,numpy,matplotlib，statsmodels

总篇：学习路线

第一卷：线性回归模型

逻辑回归（Logistic Regression）是一种适用于二分类问题的机器学习方法。本文将围绕一个具体的乳腺癌检测案例，详细讲解如何在PyCharm中使用逻辑回归模型进行预测。我们将从数据准备、数据预处理、模型训练、模型评估和结果可视化几个方面进行详细说明，并通过完整的代码示例展示每个步骤。

案例背景

在本案例中，我们将使用经典的乳腺癌数据集（Breast Cancer Dataset）进行乳腺癌检测预测。该数据集包含569个样本，每个样本有30个特征，并标记为良性（0）或恶性（1）。我们的目标是使用这些特征训练一个逻辑回归模型，预测新的样本是良性还是恶性。

具体问题

我们需要解决以下几个具体问题：

  1. 如何加载并理解乳腺癌数据集。
  2. 如何对数据进行预处理以适合逻辑回归模型的训练。
  3. 如何训练逻辑回归模型并进行预测。
  4. 如何评估模型的性能。
  5. 如何对结果进行可视化以便于解释。

1. 环境准备

首先，确保你的开发环境中已经安装了必要的Python库：

pip install numpy pandas scikit-learn matplotlib seaborn
小李的理解

安装库是机器学习的基础步骤。我们需要安装一些流行的Python库，如

numpy

、

pandas

、

scikit-learn

、

matplotlib

和

seaborn

，这些库分别用于数值计算、数据处理、机器学习模型、绘图和数据可视化。

知识点
  1. 库的安装：使用pip install命令安装所需的Python库。
  2. 常用库：了解并熟悉常用的机器学习和数据处理库。

2. 数据准备

2.1 导入必要的库和数据集

我们使用

scikit-learn

库中的乳腺癌数据集。

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_breast_cancer

# 加载数据集
data = load_breast_cancer()
X = data.data
y = data.target
小李的理解
scikit-learn

提供了很多常用的数据集，

load_breast_cancer()

是用来加载乳腺癌数据集的方法。

X

是特征数据，

y

是目标标签（0表示良性，1表示恶性）。

知识点
  1. 数据集加载：使用scikit-learn中的方法加载内置数据集。
  2. 特征与标签：特征数据用于模型训练，目标标签用于分类。

2.2 数据集基本信息

将数据转换为Pandas DataFrame格式以便查看和处理，并打印数据集的前几行进行初步了解。

# 将数据转换为DataFrame格式
df = pd.DataFrame(X, columns=data.feature_names)
df['target'] = y

# 查看数据集的基本信息
print("数据集前五行:\n", df.head())
print("\n数据集描述统计信息:\n", df.describe())
print("\n数据集信息:")
df.info()

运行结果

小李的理解

我们使用

pandas

库将数据转换为DataFrame格式，这样可以方便地查看和处理数据。使用

head()

查看数据的前几行，使用

describe()

查看数据的描述统计信息，使用

info()

查看数据的基本信息，包括每列的数据类型和非空值数量。

知识点
  1. DataFrame：pandas的核心数据结构，类似于电子表格，可以方便地操作和分析数据。
  2. 数据描述：通过head()、describe()和info()方法快速了解数据的基本情况。
注意事项
  1. 数据完整性：在加载数据时，确保数据没有缺失值。本数据集没有缺失值。
  2. 数据类型：特征值都是浮点型，而目标值是整数型。逻辑回归适用于这些数据类型。

3. 数据预处理

3.1 划分训练集和测试集

将数据集划分为训练集和测试集，以便后续模型的训练和评估。

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 打印训练集和测试集的大小
print(f'训练集样本数: {X_train.shape[0]}')
print(f'测试集样本数: {X_test.shape[0]}')

运行结果

小李的理解

我们将数据集分为训练集和测试集，训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的性能。

train_test_split

函数将数据按70%训练集和30%测试集的比例进行划分，并使用

random_state=42

保证每次运行结果一致。

知识点
  1. 数据划分：使用train_test_split函数将数据集分为训练集和测试集。
  2. 随机种子：random_state参数保证结果的可重复性。
注意事项
  1. 随机种子：random_state=42保证每次运行结果一致，方便调试和复现。
  2. 测试集比例：通常使用70%的数据进行训练，30%的数据进行测试，但具体比例可以根据实际情况调整。

3.2 数据标准化

由于不同特征的取值范围不同，需要对数据进行标准化处理，使每个特征的取值范围相同。

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

# 打印标准化后的部分数据
print(f'标准化后的训练数据前五行:\n {X_train[:5]}')

运行结果

小李的理解

标准化是将每个特征缩放到均值为0、标准差为1的范围内，这样可以消除不同特征之间的量纲差异，使模型训练更加稳定。我们使用

StandardScaler

进行标准化，只对训练数据拟合，然后对训练和测试数据进行转换。

知识点
  1. 标准化：使用StandardScaler将数据标准化，以消除特征之间的量纲差异。
  2. 数据泄漏：在标准化时，只对训练数据进行拟合，然后对训练和测试数据进行转换。
注意事项
  1. 标准化方法：我们使用StandardScaler将每个特征缩放到均值为0、标准差为1的范围内。
  2. 数据泄漏：在标准化时，我们仅对训练数据拟合（fit），然后对训练和测试数据进行转换（transform），以避免数据泄漏。

4. 模型训练

4.1 初始化和训练逻辑回归模型

使用

scikit-learn

库中的逻辑回归模型对训练数据进行拟合。

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 初始化逻辑回归模型
model = LogisticRegression(max_iter=10000)

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 打印模型的训练结果
print("逻辑回归模型训练完成")
运行结果
小李的理解

我们使用

LogisticRegression

类来初始化逻辑回归模型，并设置最大迭代次数为10000，以确保模型能够收敛。然后，我们使用训练数据拟合模型。

知识点
  1. 逻辑回归模型：LogisticRegression类用于初始化逻辑回归模型。
  2. 最大迭代次数：max_iter参数用于设置模型的最大迭代次数，以确保模型能够收敛。
注意事项
  1. 最大迭代次数：max_iter=10000确保模型能够收敛，即使数据集较大或特征较多。
  2. 默认参数：初学者可以先使用默认参数，之后可以尝试调整参数以优化模型性能。

5. 模型评估

5.1 预测结果

使用训练好的模型对测试集进行预测。

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 打印预测结果的前十个
print(f'预测结果前十个: {y_pred[:10]}')

运行结果

小李的理解

我们使用

predict

方法对测试数据进行预测，得到每个样本的预测标签。然后，我们打印预测结果的前十个样本。

知识点
  1. 模型预测：使用predict方法对测试数据进行预测。
  2. 预测标签：predict方法返回每个样本的预测标签。
注意事项
  1. 预测输出：predict方法输出每个样本的预测标签。
  2. 预测概率：可以使用predict_proba方法获取每个样本属于每个类别的概率。

5.2 计算准确率

计算模型在测试集上的准确率。

from sklearn.metrics import accuracy_score

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f'Accuracy: {accuracy}')

运行结果

小李的理解

准确率是模型正确预测的样本数占总样本数的比例，是评估模型性能的一个重要指标。

知识点
  1. 准确率：使用accuracy_score函数计算模型的准确率。
  2. 模型评估：准确率是评估模型性能的一个重要指标。
注意事项
  1. 准确率定义：准确率是正确预测的样本数占总样本数的比例。
  2. 适用场景：对于类别不平衡的问题，仅使用准确率可能会导致误导，应结合其他指标。

5.3 混淆矩阵

生成并打印混淆矩阵，混淆矩阵可以直观地显示模型的分类性能。

from sklearn.metrics import confusion_matrix

# 混淆矩阵
conf_matrix = confusion_matrix(y_test, y_pred)
print('Confusion Matrix:')
print(conf_matrix)

运行结果

小李的理解

混淆矩阵是一个矩阵，用来评价分类模型的性能。矩阵的每一行表示实际类别，每一列表示预测类别。

知识点
  1. 混淆矩阵：使用confusion_matrix函数生成混淆矩阵。
  2. 矩阵解读：混淆矩阵的每一行表示实际类别，每一列表示预测类别。
注意事项
  1. 混淆矩阵解读： - 左上（TP）：正确预测为正类的数量- 右上（FP）：错误预测为正类的数量- 左下（FN）：错误预测为负类的数量- 右下（TN）：正确预测为负类的数量
  2. 评估模型：通过混淆矩阵可以计算精确度、召回率等指标。

5.4 分类报告

生成并打印分类报告，报告包括精确度、召回率和F1分数等指标。

from sklearn.metrics import classification_report

# 分类报告
class_report = classification_report(y_test, y_pred)
print('Classification Report:')
print(class_report)

运行结果

小李的理解

分类报告提供了每个类别的精确度、召回率和F1分数，以及整体的宏平均（macro avg）和加权平均（weighted avg）指标。这些指标可以帮助我们更全面地评估模型的性能。

知识点
  1. 分类报告：使用classification_report函数生成分类报告。
  2. 评估指标：分类报告包括精确度、召回率和F1分数等指标。
注意事项
  1. 精确度（Precision）：预测为正类的样本中实际为正类的比例。
  2. 召回率（Recall）：实际为正类的样本中被正确预测为正类的比例。
  3. F1分数（F1-score）：精确度和召回率的调和平均数，综合考虑模型的准确性和召回能力。

6. 结果可视化

6.1 绘制混淆矩阵

使用Seaborn库对混淆矩阵进行可视化。

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 绘制混淆矩阵
plt.figure(figsize=(10, 7))
sns.heatmap(conf_matrix, annot=True, fmt='d', cmap='Blues')
plt.title('Confusion Matrix')
plt.xlabel('Predicted')
plt.ylabel('Actual')
plt.show()

可视化结果

小李的理解

通过绘制混淆矩阵，我们可以直观地看到模型的分类效果。

seaborn

库提供了简洁的绘图方法，使得可视化更加美观和易于理解。

知识点
  1. 数据可视化：使用seaborn库进行数据可视化。
  2. 混淆矩阵图：通过绘制混淆矩阵图，可以直观地展示模型的分类效果。
注意事项
  1. 图像解释：混淆矩阵图表提供了直观的分类性能展示。
  2. 颜色选择：可以根据需要调整颜色映射，以便于区分不同类别。

完整代码

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix, classification_report
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 1. 加载数据集
data = load_breast_cancer()
X = data.data
y = data.target

# 2. 数据准备
df = pd.DataFrame(X, columns=data.feature_names)
df['target'] = y

# 查看数据集的基本信息
print("数据集前五行:\n", df.head())
print("\n数据集描述统计信息:\n", df.describe())
print("\n数据集信息:")
df.info()

# 3. 数据预处理
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 打印训练集和测试集的大小
print(f'训练集样本数: {X_train.shape[0]}')
print(f'测试集样本数: {X_test.shape[0]}')

# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

# 打印标准化后的部分数据
print(f'标准化后的训练数据前五行:\n {X_train[:5]}')

# 4. 模型训练
# 初始化逻辑回归模型
model = LogisticRegression(max_iter=10000)

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 打印模型的训练结果
print("逻辑回归模型训练完成")

# 5. 模型评估
# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 打印预测结果的前十个
print(f'预测结果前十个: {y_pred[:10]}')

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f'Accuracy: {accuracy}')

# 混淆矩阵
conf_matrix = confusion_matrix(y_test, y_pred)
print('Confusion Matrix:')
print(conf_matrix)

# 分类报告
class_report = classification_report(y_test, y_pred)
print('Classification Report:')
print(class_report)

# 6. 结果可视化
# 绘制混淆矩阵
plt.figure(figsize=(10, 7))
sns.heatmap(conf_matrix, annot=True, fmt='d', cmap='Blues')
plt.title('Confusion Matrix')
plt.xlabel('Predicted')
plt.ylabel('Actual')
plt.show()

结论

通过本文的讲解，在PyCharm中使用逻辑回归模型进行乳腺癌检测的预测。从数据准备、数据预处理、模型训练到结果评估与可视化，提供了详细的步骤和代码示例。通过这些步骤，你可以掌握如何应用逻辑回归模型进行疾病预测，并根据模型的评估结果优化和改进模型。

标签： 机器学习 逻辑回归 python
本文转载自: https://blog.csdn.net/2303_77720864/article/details/140111420
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