、評(píng)論

目前，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，給整個(gè)社會(huì)生活以及產(chǎn)業(yè)發(fā)展帶來(lái)新的生機(jī)，產(chǎn)業(yè)技術(shù)的提升更新迫在眉睫。我們處于信息大爆發(fā)的時(shí)代，大數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含著豐富的資源，如何對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)的處理，提取其中有價(jià)值的信息，從而形成標(biāo)準(zhǔn)的可應(yīng)用模型。邏輯回歸算法是大數(shù)據(jù)中常用的數(shù)據(jù)分析方法之一，它具有模型簡(jiǎn)單、訓(xùn)練速度快等特點(diǎn)，在產(chǎn)業(yè)技術(shù)中有著廣泛的應(yīng)用。本文主要介紹邏輯回歸算法的原理，以及對(duì)大數(shù)據(jù)環(huán)境下的邏輯回歸算法進(jìn)行詳細(xì)的分析與研究，最后通過(guò)實(shí)踐案例的分析來(lái)驗(yàn)證邏輯回歸算法的可行性。本文的實(shí)踐案例為對(duì)南斯拉夫盧布爾雅那大學(xué)醫(yī)療中心腫瘤研究所的威斯康辛乳腺癌數(shù)據(jù)集近700條數(shù)據(jù)模型的建立，可以通過(guò)數(shù)據(jù)分析來(lái)預(yù)測(cè)乳腺癌是良性還是惡性，以及建立邏輯回歸模型。

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邏輯回歸模型不僅本身具有很高的預(yù)測(cè)精度，同時(shí)便于理解，符合監(jiān)管對(duì)可解釋性的要求。建立模型可選用的方法非常多，如區(qū)別分析、線性回歸、邏輯回歸及分類(lèi)樹(shù)等統(tǒng)計(jì)方法，或是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基因演算法及專(zhuān)家系統(tǒng)等非統(tǒng)計(jì)方法。本文采用邏輯回歸的方法來(lái)建立數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的評(píng)分模型。這是因?yàn)樵撃Ｐ偷脑S多前提假設(shè)比較符乳腺癌基本特征規(guī)律，譬如它不要求模型變量間具有線性的相關(guān)關(guān)系，不要求變量服從協(xié)方差矩陣相等和殘差服從正態(tài)分布等，這使得模型的適用性和靈活性都很好。具有實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，廣泛的應(yīng)用于工業(yè)問(wèn)題上、分類(lèi)時(shí)計(jì)算量非常小，速度很快，存儲(chǔ)資源低、便利的觀測(cè)樣本概率分?jǐn)?shù)、對(duì)邏輯回歸而言，多重共線性并不是問(wèn)題，它可以結(jié)合L2正則化來(lái)解決該問(wèn)題等優(yōu)點(diǎn)。

邏輯回歸算法在實(shí)踐應(yīng)用中重要的步驟就是建立特征工程，特征工程的目的是大限度地從原始數(shù)據(jù)中提取特征以供算法和模型使用。在實(shí)踐應(yīng)用中，大部分復(fù)雜模型的算法精進(jìn)都是由數(shù)據(jù)科學(xué)家完成，我們能做的主要是數(shù)據(jù)獲取、變量預(yù)處理、相關(guān)特征矢量提取、變量特征分析和預(yù)測(cè)。以本次乳腺癌預(yù)測(cè)模型為例，在模型的驗(yàn)證中，通常在建模數(shù)據(jù)量足夠的情況下，建模樣本分成估計(jì)樣本和驗(yàn)證樣本。前者被用于變量的選擇和模型預(yù)測(cè)。后者將被用于驗(yàn)證模型的穩(wěn)定性。一個(gè)好的風(fēng)險(xiǎn)模型應(yīng)該對(duì)兩類(lèi)樣本顯示出一致的排序能力。將預(yù)留樣本驗(yàn)證作為標(biāo)準(zhǔn)評(píng)分卡開(kāi)發(fā)過(guò)程的一部分。估計(jì)樣本通過(guò)用隨機(jī)抽樣隨機(jī)選取80%的群體進(jìn)行預(yù)測(cè)，與用其余的20%群體進(jìn)行檢驗(yàn)來(lái)驗(yàn)證是否同樣有效。

五、結(jié)論與展望

5.1結(jié)論

乳腺癌是世界范圍內(nèi)婦女死亡的主要原因之一,準(zhǔn)確的診斷是乳腺癌治療中最重要的步驟之一。本文詳細(xì)講解了邏輯回歸模型的原理知識(shí),結(jié)合Sklearn機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)的Logistic Regression算法對(duì)乳腺癌威斯康辛（診斷）數(shù)據(jù)集進(jìn)行了數(shù)據(jù)分類(lèi)。由于該數(shù)據(jù)集分類(lèi)標(biāo)簽劃分為兩類(lèi)（惡性、良性）,能夠很好地適用于邏輯回歸模型。用基于兩個(gè)特征的邏輯回歸模型得到的分類(lèi)結(jié)果表明,與以往的方法相比,該方法在性能上有所提高。

結(jié)果不僅說(shuō)明了該方法對(duì)乳腺癌診斷的能力，而且顯示了在訓(xùn)練階段的時(shí)間節(jié)省。通過(guò)更好地提取不同類(lèi)型腫瘤的特征屬性，能夠有效提高該方法的分類(lèi)準(zhǔn)確率，醫(yī)生也可以從抽象的腫瘤特征中獲益。

在評(píng)估結(jié)果中不論訓(xùn)練還是測(cè)試準(zhǔn)確率都在0.96-0.98之間，可以得到本次實(shí)驗(yàn)是具有非常高的可信度。也從本次實(shí)驗(yàn)中明白運(yùn)用邏輯回歸對(duì)人類(lèi)疾病預(yù)測(cè)具有非常重要的意義，通過(guò)特征值來(lái)預(yù)測(cè)疾病的可能性可以幫助醫(yī)學(xué)專(zhuān)家更好地發(fā)現(xiàn)與治療癌癥。

5.2展望

計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的發(fā)展作為應(yīng)用整體的作用不僅為人們的生活和工作帶來(lái)了許多便利，甚至能夠應(yīng)用到國(guó)防、科研等領(lǐng)域中，解決各種實(shí)際上的問(wèn)題。在信息化背景下，人們的生活方式和娛樂(lè)方式呈現(xiàn)出了多元化的趨勢(shì)，再加上應(yīng)用到各種企業(yè)辦公中帶來(lái)的便利性，使得它的創(chuàng)新和發(fā)展也成為全世界人類(lèi)所關(guān)注的問(wèn)題。

信息與計(jì)算機(jī)科學(xué)在高度上的發(fā)展是以它的作用為基礎(chǔ)的，在這種技術(shù)的發(fā)展道路當(dāng)中，使用速度和它自身的性能一直都在人們的關(guān)注上不斷提升著，而且也體現(xiàn)出了很大的效果。在計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展道路上，它所覆蓋的范圍也是越來(lái)越廣，在生活、科學(xué)、教育、國(guó)防以及智能化等領(lǐng)域當(dāng)中都有所利用。而且現(xiàn)階段人們也是向著人工智能的階段發(fā)展著，以紙質(zhì)版的書(shū)籍和一些設(shè)備的使用都在實(shí)現(xiàn)電子化。在未來(lái)人們的工作甚至也能通過(guò)計(jì)算機(jī)完成，這就是信息與計(jì)算機(jī)科學(xué)發(fā)展的深度。深度上的發(fā)展指的主要就是人工智能，它是在人類(lèi)大腦基礎(chǔ)上研究出來(lái)的一種高技術(shù)，能夠與人類(lèi)之間產(chǎn)生互動(dòng)，在這種技術(shù)下，人們可以與計(jì)算機(jī)之間產(chǎn)生相應(yīng)的交流，而且能夠通過(guò)人工智能實(shí)現(xiàn)辦公與日常生活。而人工智能也是擁有著很強(qiáng)的感知能力和邏輯能力，這為人們帶來(lái)了更大的科技便利性。計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展和利用無(wú)論是對(duì)于人們的生活還是各個(gè)領(lǐng)域來(lái)說(shuō)都十分的重要。而且在實(shí)踐應(yīng)用當(dāng)中，它能夠把自身的價(jià)值全部都體現(xiàn)出來(lái)，包括在人們生活當(dāng)中提供的便利、企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理中提供的優(yōu)勢(shì)、教育當(dāng)中帶來(lái)的高效、國(guó)防上帶來(lái)的安全以及科研上提供的動(dòng)力等等。而且對(duì)于智能化技術(shù)的研發(fā)一直都是人類(lèi)的追求，在這樣一個(gè)背景下，信息與計(jì)算機(jī)科學(xué)為人類(lèi)文明的發(fā)展做出了很大的貢獻(xiàn)。

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