基于逻辑回归实现良恶性肿瘤预测实现步骤主要包括数据准备、模型构建、模型训练、模型评估和应用预测等几个方面。可直接导入breast_cancer[（美国）威斯康辛乳腺肿瘤]数据集
- 数据准备：
(1) 数据集获取：获取包含良恶性肿瘤样本的数据集。这类数据集通常包含与肿瘤相关的医学特征，如细胞大小、形状、结构等，以及对应的良恶性标签。
(2) 数据预处理
① 缺失值处理：检查数据中的缺失值，并根据实际情况选择删除缺失值样本、填充缺失值（如使用均值、中位数、众数或特定算法填充）或采用其他策略。
② 数据清洗：去除异常值、重复值等，确保数据的准确性和一致性。
③ 特征选择：根据业务需求和数据特性选择合适的特征进行建模。
④ 数据划分：将数据集划分为训练集、验证集和测试集。通常使用训练集训练模型，验证集调整模型参数，测试集评估模型性能。
(3) 数据标准化（归一化）：对特征数据进行标准化或归一化处理，使不同特征之间的量纲和取值范围一致，有助于模型的学习和收敛。 - 模型构建：
(1) 选择逻辑回归模型：逻辑回归模型是处理二分类问题的常用方法，适用于良恶性肿瘤预测场景。
(2) 设置模型参数：根据需要设置逻辑回归模型的参数，如正则化项、学习率、迭代次数。 - 模型训练：
(1) 使用训练数据训练模型：将预处理后的训练数据输入到逻辑回归模型中，通过梯度下降等优化算法训练模型，找到最优的模型参数。
(2) 监控训练过程：在训练过程中，监控损失函数的变化情况，确保模型能够收敛到较好的解。 - 模型评估：
(1) 使用验证集调整模型参数：在模型训练过程中，使用验证集评估模型性能，并根据评估结果调整模型参数，以提高模型性能。
(2) 使用测试集评估模型性能：训练完成后，使用测试集评估模型的最终性能。评估指标可以包括准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC值等。 - 结果展示：
(1) 展示训练过程中的误差值图，以便了解模型的学习进度和性能。
(2) 展示最终分类结果，并与实际标签进行比较，计算准确率等指标。
