【摘 要】
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乳腺癌是世界范围内妇女死亡的主要原因之一,准确的诊断是乳腺癌治疗中最重要的步骤之一。本文详细讲解了逻辑回归模型的原理知识,结合Sklearn机器学习库的Logistic Regressi
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乳腺癌是世界范围内妇女死亡的主要原因之一,准确的诊断是乳腺癌治疗中最重要的步骤之一。本文详细讲解了逻辑回归模型的原理知识,结合Sklearn机器学习库的Logistic Regression算法对乳腺癌威斯康辛(诊断)数据集进行了数据分类。由于该数据集分类标签划分为两类(恶性、良性),能够很好地适用于逻辑回归模型。用基于两个特征的逻辑回归模型得到的分类结果表明,当选取平均半径和最大周长两个特征时,分类精度最高(95.72%)。与以往的方法相比,该方法在性能上有所提高。
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