Python中的逻辑回归实例：预测肿瘤类型

逻辑回归是一种常用的分类算法，广泛应用于机器学习和数据分析中。在本文中，我们将使用Python编写一个逻辑回归模型，来预测肿瘤的类型。我们将使用一个经典的乳腺癌数据集，该数据集包含一些特征（如肿块大小、细胞形状等）以及肿瘤的良性或恶性标签。

首先，我们需要导入必要的Python库，包括NumPy、Pandas和Scikit-learn：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

接下来，我们加载乳腺癌数据集。可以从公共数据源或者本地文件中加