AIによるデータ分析　第二弾　乳がんの分析(散布図、データの予測や簡単なアルゴリズム)

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import japanize_matplotlib
#データフレーム表示用関数
from IPython.display import display
#NumPyの小数点の表示精度
np.set_printoptions(suppress=True, precision=4)
#pandasの小数点の表示精度
pd.options.display.float_format ='{:.4f}'.format
#グラフのフォント設定
plt.rcParams["font.size"] = 14
#乱数を定義
random_seed = 123

#データを引っ張ってくるためにライブラリーをインポート
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
#データの読み込み
cancer = load_breast_cancer()

#列の名前を定義
columns = ['半径_平均','きめ_平均','周長_平均','面積_平均','平滑度_平均','コンパクト度_平均','凹面_平均','凹点,_平均','対称性_平均','フラクタル度_平均','半径_標準誤差','きめ_標準誤差','周長_標準誤差','面積_標準誤差','平滑度_標準誤差','コンパクト度_標準誤差','凹面_標準誤差','凹点_標準誤差','対称性_標準誤差','フラクタル度_標準誤差','半径_最大','きめ_最大','周長_最大','面積_最大','平滑度_最大','コンパクト度_最大','凹面_最大','凹点_最大','対称性_最大','フラクタル度_最大']
#データフレームとして読み込み
df = pd.DataFrame(cancer.data, columns=columns)
#悪性か良性かのデータ(正解データ)の取得
y = pd.Series(cancer.target)

df.head()

pd.set_option('display.max_rows',None)
#列の名前を定義
columns = ['半径_平均','きめ_平均','周長_平均','面積_平均','平滑度_平均','コンパクト度_平均','凹面_平均','凹点,_平均','対称性_平均','フラクタル度_平均','半径_標準誤差','きめ_標準誤差','周長_標準誤差','面積_標準誤差','平滑度_標準誤差','コンパクト度_標準誤差','凹面_標準誤差','凹点_標準誤差','対称性_標準誤差','フラクタル度_標準誤差','半径_最大','きめ_最大','周長_最大','面積_最大','平滑度_最大','コンパクト度_最大','凹面_最大','凹点_最大','対称性_最大','フラクタル度_最大']
#データフレームとして読み込み
df = pd.DataFrame(cancer.data, columns=columns)
#悪性か良性かのデータ(正解データ)の取得
y = pd.Series(cancer.target)

df