使用逻辑回归构建肿瘤预测模型

描述

乳腺癌数据集包括569个样本，每个样本有30个特征值（病灶特征数据），每个样本都属于恶性（0）或良性（1）两个类别之一，要求使用逻辑回归（LR）算法建立预测模型，实现准确预测新的病灶数据的类型（恶性或良性）。

样本特征数据为病灶影像的测量数据，部分特征如下：

本任务的主要实践内容：

1、 逻辑回归-肿瘤预测模型的构建、预测及评估

2、 逻辑回归-鸢尾花（Iris）分类模型的实现

源码下载

环境

• 操作系统：Windows 10、Ubuntu18.04

• 工具软件：Anaconda3 2019、Python3.7

• 硬件环境：无特殊要求

• 依赖库列表

  matplotlib	3.3.4
  numpy 			1.19.5
  pandas			1.1.5
  scikit-learn	0.24.2
  mglearn        0.1.9
  

分析

逻辑回归（LogisticRegression）虽然名字中带有“回归”，却是一个经典的分类算法， 本任务通过完成乳腺癌肿瘤预测（通过病灶特征数据预测肿瘤为恶性还是良性，属于监督学习中二分类问题），熟练掌握逻辑回归的原理及编程应用。

本任务涉及以下几个环节：

a）加载、查看乳腺癌数据集

b）数据集拆分

d）构建模型、评估并优化模型、

e）在测试集上预测结果，并输出预测概率

f）利用逻辑回归实现鸢尾花分类（多分类）

实施

1、加载、查看乳腺癌数据集

from sklearn.datasets import load_breast_cancercancer = load_breast_cancer() # 加载cancer数据集
print(cancer.keys()) # 查看数据有哪些keys（与鸢尾花数据集相同）

输出结果：

dict_keys(['data', 'target', 'frame', 'target_names', 'DESCR', 'feature_names', 'filename'])

print('Shape of data:', cancer.data.shape) # 数据集尺寸

输出结果：

Shape of data: (569, 30)

print(cancer.target_names) # 标签名称（malingant-恶性，begin-良性）
print(cancer.target) # 标签数据（569个0或1， 0-恶性，1-良性）

输出结果：

['malignant' 'benign']
[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 01 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 1 1 1 0 0 1 0 0 1 1 1 1 0 1 0 0 1 1 1 1 0 1 0 01 0 1 0 0 1 1 1 0 0 1 0 0 0 1 1 1 0 1 1 0 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 0 1 1 0 1 11 1 1 1 1 1 0 0 0 1 0 0 1 1 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 0 11 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 1 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 1 1 0 1 1 0 0 0 1 01 0 1 1 1 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 1 1 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 1 11 0 1 1 1 1 1 0 0 1 1 0 1 1 0 0 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 0 1 1 0 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 11 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 0 0 0 1 11 1 0 1 0 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0 00 1 0 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 11 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1 0 1 1 1 1 1 0 1 10 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 11 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 0 0 1 0 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 0 1 0 01 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 11 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1]

2、拆分数据集

from sklearn.model_selection import train_test_split# 随机拆分数据集
# X_train 训练集
# X_test 测试集
# y_train 训练集标签（即训练集数据对应的类别）
# y_test 测试集标签（即测试集数据对应的类别）
# test_size 测试集比例
# random_state 随机状态（设置为固定值可以锁定拆分结果，用于数据复现）
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(cancer.data, cancer.target, test_size=0.25, random_state=0)
# 查看拆分情况
print(X_train.shape, X_test.shape)
print(y_train.shape, y_test.shape)

输出结果：

(426, 30) (143, 30)
(426,) (143,)

3、构建模型、评估

from sklearn.linear_model import LogisticRegression# 采用默认参数创建LR模型，并拟合训练数据
model = LogisticRegression().fit(X_train, y_train)# 评估模型在训练集和测试集上的成绩
score_train = model.score(X_train, y_train)
score_test = model.score(X_test, y_test)
print(score_train, score_test)

输出结果：

0.9553990610328639 0.958041958041958

4、在测试集上预测结果，并输出预测概率

这里我们预测测试集中的前三个样本，输出预测结果（0-恶性，1-良性），并输出0和1对应的概率值。

# 预测结果（0-恶性，1-良性）
y_pred = model.predict(X_test[:3]) # 预测测试集前三个样本
print(y_pred)# 输出预测的概率值（0和1的概率值）
y_pred_proba = model.predict_proba(X_test[:3]) # 预测测试集前三个样本
print(y_pred_proba)

输出结果：

[0 1 1]
[[0.99284545 0.00715455][0.0332907  0.9667093 ][0.00271258 0.99728742]] # 该样本属于0的概率为0.002，属于1的概率为0.997，所以判断为类别1

强调：逻辑回归算法计算样本属于每个类别的概率值（即可能性），取概率值最大的类别作为预测结果。

5、扩展练习——基于逻辑回归实现鸢尾花分类（多分类问题）

from sklearn.datasets import load_iris # 加载Iris数据集
iris = load_iris()# 数据集拆分
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.25, random_state=0)
# 创建LR模型
# model = LogisticRegression().fit(X_train, y_train) # 0.9821428571428571 0.9736842105263158
# 优化模型参数，提升模型性能（C正则化系数，penalty正则化类型l1 or l2）
model = LogisticRegression(C=10, penalty='l2').fit(X_train, y_train)   # 0.9910714285714286 0.9736842105263158# 评估模型成绩
score_train = model.score(X_train, y_train)
score_test = model.score(X_test, y_test)
print(score_train, score_test)# 预测鸢尾花种类并与实际种类做对比(前十个样本)
y_pred = model.predict(X_test)
print('预测类别：' ,y_pred[:10])
print('实际类别：' ,y_test[:10])

输出结果：

0.9821428571428571 0.9736842105263158
预测类别： [2 1 0 2 0 2 0 1 1 1]
实际类别： [2 1 0 2 0 2 0 1 1 1]

优化参数，提升模型性能：

model = LogisticRegression(C=10, penalty='l2').fit(X_train, y_train) # 0.9910714285714286 0.9736842105263158

优化后结果为：

0.9910714285714286 0.9736842105263158
预测类别： [2 1 0 2 0 2 0 1 1 1]
实际类别： [2 1 0 2 0 2 0 1 1 1]