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上传时间: 2020-12-21
详细说明:任务描述
使用逻辑回归算法建立一个模型,并通过梯度下降算法进行训练,得到一个能够准确对癌细胞进行识别的模型。
数据集介绍
乳腺癌数据集,其实例数量是 569 ,实例中包括诊断类和属性,帮助预测的属性一共 30 个,各属性包括为 radius 半径(从中心到边缘上点的距离的平均值), texture 纹理(灰度值的标准偏差)等等,类包括: WDBC-Malignant 恶性和 WDBC-Benign 良性。用数据集的 80% 作为训练集,数据集的 20% 作为测试集,训练集和测试集中都包括特征和类别。其中特征和类别均为数值类型,类别中 0 代表良性, 1 代表恶性。
构建逻辑回归模型
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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