本文摘要：该文以UCI机器学习数据库中的肿瘤相关数据集为例，探讨了从数据获取到模型评估的完整流程。首先，通过链接下载包含699个样本、11列特征（含ID和9项医学特征）及标注肿瘤类型的数值数据，其中存在16个用“?”标记的缺失值。接着，文章详细阐述了处理步骤：读取并命名数据列、对缺失值进行有效填充或删除、将数据集划分为训练集和测试集、实施特征工程，如对特征进行标准化处理。然后，采用逻辑回归构建预测模型，并最终进行模型评估。整个过程紧密围绕着数据质量控制、特征预处理以及模型效能验证等关键环节展开。

转载文章

本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_44109827/article/details/124828251。

该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。

作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。

如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

1. 数据集

在这里插入图片描述
数据下载地址：https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/

数据描述
（1）699条样本，共11列数据，第一列用语检索的id，后9列分别是与肿瘤相关的医学特征，最后一列表示肿瘤类型的数值。
（2）包含16个缺失值，用”?”标出。

2.分析——实现步骤

获取数据（读取的时候加上names）
数据处理（缺失值）
数据集划分
特征工程（无量纲化——标准化）
逻辑回归的预估器
模型评估

3. 代码实现

3.1 代码

在这里插入图片描述

3.2 结果

在这里插入图片描述

本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_44109827/article/details/124828251。

该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。

作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。

如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

名词解释

作为当前文章的名词解释，仅对当前文章有效。

数据标准化（Normalization）：在机器学习和数据分析领域，数据标准化是一种预处理技术，目的是将不同尺度或单位的特征转换到同一尺度下，以便于算法理解和处理。在本文的语境中，数据标准化是对肿瘤医学特征进行处理的过程，通过计算每个特征值与该特征所有样本均值之间的差值，再除以标准差，从而使得处理后的数据具有零均值和单位方差，这种标准化方法也称为z-score标准化。

逻辑回归（Logistic Regression）：逻辑回归是一种统计学和机器学习中的分类模型，尽管名字中包含“回归”，但它主要应用于二分类问题，也可以扩展到多分类问题。在文中提到的场景下，逻辑回归被用作预测肿瘤类型的预估器，它基于输入的肿瘤医学特征估计样本属于某一特定肿瘤类型的概率。

缺失值处理（Missing Value Handling）：在数据挖掘和机器学习过程中，经常遇到数据集中某些观测值缺失的情况。缺失值处理是指采取一定的策略对这些缺失的数据进行填充、插补或者删除等操作，以确保后续分析的准确性和完整性。在本文讨论的数据集中，有16个缺失值用“?”表示，这意味着在进行数据分析之前，需要采用合适的方法来处理这些缺失的医学特征信息。可能的处理方式包括平均值填充、中位数填充、最近邻插补或使用专门的插补算法等。