逻辑回归预测良性和恶性乳腺肿瘤实现二分类（使用 scikit-learn 和 XGBoost 两种方式）,可扩展应用到小样本数据的故障诊断领域二分类问题
# 使用逻辑回归预测乳腺肿瘤是良性的还是恶性的
# 数据集为乳腺癌数据集，通过细胞核的相关特征来预测乳腺肿瘤为良性/恶性，这是一个非常著名的二分类数据集
# 数据集包含569个样本，其中有212个恶性肿瘤样本，357个良性肿瘤样本
# 共有32个字段，字段1为ID，字段2为label，其他30个字段为细胞核的相关特征
# scikit-learn实现逻辑回归
# XGBoost 实现逻辑回归
# XGBoost在预测结果上和scikit-learn有些差别，XGBoost的预测结果是概率，而scikit-learn的预测结果是0或1的分类，需要用户自己对其进行转化，程序能够实现scikit-learn 和XGBoost的概率输出和0或1分类输出
# 使用评估指标对分类和预测结果进行评估， 实现scikit-learn 和 XGBoost 两种逻辑回归方式对比分析
2022-09-29 19:06:44
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2022-07-07 16:03:02
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采用java技术构建的一个管理系统。整个开发过程首先对系统进行需求分析，得出系统的主要功能。接着对系统进行总体设计和详细设计。总体设计主要包括系统功能设计、系统总体结构设计、系统数据结构设计和系统安全设计等；详细设计主要包括系统数据库访问的实现，主要功能模块的具体实现，模块实现关键代码等。最后对系统进行功能测试，并对测试结果进行分析总结。
包括程序毕设程序源代码一份，数据库一份，完美运行。配置环境里面有说明。如有不会运行源代码私信。
2022-05-28 14:30:28
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2022-01-18 09:03:11
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2022-01-18 09:03:11
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