数据分析实战之SVM（如何进行乳腺癌预测）

本文根据美国威斯康星州的乳腺癌诊断数据集，生成一个乳腺癌诊断的SVM分类器，并计算这个分类器的准确率。

数据源：https://github.com/cystanford/breast_cancer_data/

1、加载数据源

import pandas as pd
data = pd.read_csv(r'C:\Users\hzjy\Desktop\data.csv')

2、数据探索

查看数据的基本情况：可以看到各字段数据没有缺失

data.info()

RangeIndex: 569 entries, 0 to 568
Data columns (total 32 columns):
id                         569 non-null int64
diagnosis                  569 non-null object
radius_mean                569 non-null float64
texture_mean               569 non-null float64
perimeter_mean             569 non-null float64
area_mean                  569 non-null float64
smoothness_mean            569 non-null float64
compactness_mean           569 non-null float64
concavity_mean             569 non-null float64
concave points_mean        569 non-null float64
symmetry_mean              569 non-null float64
fractal_dimension_mean     569 non-null float64
radius_se                  569 non-null float64
texture_se                 569 non-null float64
perimeter_se               569 non-null float64
area_se                    569 non-null float64
smoothness_se              569 non-null float64
compactness_se             569 non-null float64
concavity_se               569 non-null float64
concave points_se          569 non-null float64
symmetry_se                569 non-null float64
fractal_dimension_se       569 non-null float64
radius_worst               569 non-null float64
texture_worst              569 non-null float64
perimeter_worst            569 non-null float64
area_worst                 569 non-null float64
smoothness_worst           569 non-null float64
compactness_worst          569 non-null float64
concavity_worst            569 non-null float64
concave points_worst       569 non-null float64
symmetry_worst             569 non-null float64
fractal_dimension_worst    569 non-null float64
dtypes: float64(30), int64(1), object(1)
memory usage: 142.3+ KB

data.columns

Index(['id', 'diagnosis', 'radius_mean', 'texture_mean', 'perimeter_mean',
       'area_mean', 'smoothness_mean', 'compactness_mean', 'concavity_mean',
       'concave points_mean', 'symmetry_mean', 'fractal_dimension_mean',
       'radius_se', 'texture_se', 'perimeter_se', 'area_se', 'smoothness_se',
       'compactness_se', 'concavity_se', 'concave points_se', 'symmetry_se',
       'fractal_dimension_se', 'radius_worst', 'texture_worst',
       'perimeter_worst', 'area_worst', 'smoothness_worst',
       'compactness_worst', 'concavity_worst', 'concave points_worst',
       'symmetry_worst', 'fractal_dimension_worst'],
      dtype='object')

mean 代表平均值，se 代表标准差，worst 代表最大值，后30个特征值实际是10个特征值（radius、texture、perimeter、area、smoothness、compactness、concavity、concave points、symmetry和fractal_dimension_mean）的平均值、标准差和最大值。
 

3、数据清洗

1）“id”没有实际意思，可以去掉

data.drop('id',axis = 1,inplace=True)

2）“diagnosis”字段的取值即分类结果为B或M，可以用0和1来替代

data['diagnosis'] = data['diagnosis'].map({'M':1,'B':0})

3）后面30个字段可以分成3组

featurs_mean = list(data.columns[1:11])
featurs_se = list(data.columns[12:21])
featurs_worst = list(data.columns[22:31])

4、特征字段的筛选

1）看整体良性、恶性肿瘤的诊断情况

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
sns.countplot(data['diagnosis'],label = 'Count')

2）观察下featurs_mean各变量之间的关系

corr = data[featurs_mean].corr()
plt.figure(figsize=(14,14))
sns.heatmap(corr,annot=True)     #annot = True 显示每个方格的数据

热力图对角线上的为单变量自身的相关系数是1。颜色越浅代表相关性越大。

radius_mean、perimeter_mean 和 area_mean 相关性非常大，compactness_mean、concavity_mean、concave_points_mean

这3个字段也是相关的，因此我们可以取其中的一个作为代表。

3）进行特征选择

特征选择的目的是降维，用少量的特征代表数据的特性，这样也可以增强分类器的泛化能力，避免数据过拟合。

可以从相关性大的的每类属性中任意选一个作为代表，

所以从mean、se、worst中选择mean，从radius_mean、perimeter_mean 、 area_mean中选择radius_mean

以及从compactness_mean、concavity_mean、concave_points_mean中选择compactness_mean，这样就可以把原来的10个属性缩减为6个属性
 

5、准备训练集和测试集 

from sklearn.cross_validation import train_test_split
train,test = train_test_split(data,test_size = 0.3)  #抽取30%的数据作为测试集，其余作为训练集
train_X = train[features_remain]   #抽取特征选择的数值作为训练和测试数据
train_y = train['diagnosis']
test_X = test[features_remain]
test_y = test['diagnosis']

在训练数据之前，需要对数据进标准化，让数据处于同一个量级上，避免因为维度问题造成数据误差。

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
ss = StandardScaler()               #采用Z-Score标准化，保证每个特征维度的数据均值为0，方差为1
train_X = ss.fit_transform(train_X)
test_X = ss.transform(test_X)

6、让SVM做训练和预测

from sklearn import svm
from sklearn import metrics
model = svm.SVC()                   #创建SVM分类器
model.fit(train_X,train_y)          #用训练集做训练
prediction = model.predict(test_X)  #用测试集做预测
print('准确率:',metrics.accuracy_score(prediction,test_y))
 
 
#准确率: 0.9122807017543859

得出结果准确率在90以上，说明训练结果还不错。