小白求教:一样的数据和差不多的代码，线性回归(LinearRegression)为甚麽自己的和书上的准确率差了挺多

书是python机器学习及实践_从零开始通往kaggle之路

书上的准确率:0.9+ 我的只有0.8+ 不知道怎么肥事

还有这本书为什么要把产品编号也作为一个特征啊?

代码如下(python 3):

import pandas as pd

import numpy as np

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

from sklearn.metrics import accuracy_score

from sklearn.linear_model import LinearRegression

from sklearn.linear_model import SGDClassifier

#创建特征列表

column_names = ['Sample code number', 'Clump Thickness', 'Uniformity of Cell Size', 'Uniformity of Cell Shape', 'Marginal Adhesion', 'Single Epithelial Cell Size', 'Bare Nuclei', 'Bland Chromatin', 'Normal Nucleoli', 'Mitoses', 'Class']

#采用read_csv函数读取文件，默认用逗号分隔数据

data = pd.read_csv('d:/breast-cancer-wisconsin.data', names=column_names, delimiter=',')

#将？替换为标准缺失值表示

data = data.replace(to_replace='?', value=np.nan)

#删除有空值的行

data = data.dropna(how='any')

#将前10列选为特征。

X = data[column_names[1:10]]

#将Class命名的列取出作为待预测的类别。

y = data[column_names[10]]

# 25%的数据作测试集，75%的数据作训练样本。random_state设定为2019，为了保证每次重新运行获得的训练集和测试集是一样的。

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=2019)

#标准化数据

ss=StandardScaler()

X_train=ss.fit_transform(X_train)

X_test=ss.transform(X_test)

# 初始化逻辑斯蒂回归模型和随机梯度参数模型

lr = LinearRegression()

sgdc= SGDClassifier ()

#调用 LinearRegression中的fit函数用来训练模型参数。

lr.fit(X_train, y_train)

#使用训练好的模型lr对X_test进行预测,结果储存在变量lr_y_predict中。

lr_y_predict=lr.predict (X_test)

#调用SGDClassifier中的fit函数用来训练模型参数。

sgdc.fit(X_train, y_train)

#使用训练好的模型sgdc对X_test进行预测结果储存在变量sgdc_y_predict中。

sgdc_y_predict=sgdc.predict(X_test)

#使用逻辑斯蒂回归模型自带的评分函数score获得模型在测试集上的准确性结果。

print('Accuracy of LR Classifier:', lr.score(X_test, y_test))

print('Accuracy of SGDClassifier:', sgdc.score(X_test, y_test))