Python机器学习实战----第一章
机器学习实战第一章
良/恶性乳腺癌肿瘤预测
首先，使用pandas导入数据，并且将测试集中的样本分类。将Type为0的数据归为negative。
注意：文件目录中不要有中文，最好使用/，因为\有时候会出现转义!
第二步，导入绘图工具包。scatter设置散点图。前两个是数据的坐标。marker是形状，s是大小，c是颜色。
注：拼写一定要正确
第一个图片完成。
下一步，绘制一条随机曲线，ax+by+c=0，截距、斜率等都是随机的。因为是随机取值，所以斜率和截距会不一样。
点图的绘制和图一一样。
注：直线的绘制是plt.plot().lx,ly是x,y的取值。
下一步，导入逻辑斯蒂回归
注：可以看到拟合不是很好
最后一步，使用全部训练集数据进行训练。
如上图，可以得到很好的拟合直线。
过程中遇到的问题：
1.写错label,导致调用不了，，还换了subplots调用，才发现是拼写错误。
注意 loc plot scatter的用法