📌 📄 内容摘要:
liangdabiao 在 不是所有东西都是大模型LLM,机器学习其实还是有用的-特别是遇上claude code - 无敌了！ 中发帖
这个项目目的是分析“某地乳腺检查数据”
数据结构：
[image]
数据来源： GitHub - huangjia2019/ai-in-practice: 极客时间 AI原生基础实战课
逻辑回归分析：
类似这种多变量，然后预测分类（得病 ，没有得病），往往逻辑回归就是最普通方法。
而以前，我们数据分析至少半天去搞数据清洗，数据归一， 建模，训练集测试集，评价效果，可视化，这些工作又烦又不好做。其实有了 claude code, 就是一句话的事情。我下面展示看看：
数据分析规划Plan:
## 3. 数据预处理
- **处理目标变量 (`'诊断结果'`)**:
- 将类别标签（如“确诊”, “健康”）编码为数值（例如，确诊=1, 健康=0）。可以使用 `sklearn.preprocessing.LabelEncoder`。或者，在逻辑回归中，`sklearn` 通常可...
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