kaggle使用深度学习的logistic回归方法实现疟疾细胞图像分类

目录

数据集概述

依赖环境

代码概述

导包

数据处理

数据可视化

模型结构搭建

模型迭代训练

初始化和准备

训练过程

评估

模型验证评估

计算准确率

打印分类报告

绘制混淆矩阵

展示

配套数据集与代码下载链接

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数据集概述

《疟疾细胞图像数据集》对于医学图像分析领域的研究人员和开发者来说是一份重要资源，特别是对那些致力于开发能从细胞图像中检测疟疾的机器学习模型的人来说。该数据集包含总共27,558张图像，分为两个主要文件夹：“感染”和“未感染”。这些图像为训练和测试能够自动区分感染与未感染细胞的算法提供了视觉基础，这是疟疾诊断的关键任务。

依赖环境

项目中，为了确保代码能正确运行，您需要安装以下的环境依赖库：

1. NumPy: 用于处理大型多维数组和矩阵的高级数学函数库。通常，NumPy 的版本至少应为 1.19.5 以确保兼容性。

2. Pandas: 提供数据操作和分析的功能。建议使用版本 1.1.5 或更高。

3. Matplotlib: 一个强大的绘图库，用于生成各种静态、动态和交互式的图形。适用的版本通常是 3.3.3 或以上。

4. Seaborn: 基于 Matplotlib 的统计图形库，用于绘制更加美观的统计图表。通常需要版本 0.11.0 或更高。

5. Torch (PyTorch): 一个开源的机器学习库，广泛用于计算机视觉和自然语言处理等应用。至少需要 1.7.0 版本。

6. Torchvision: 与 PyTorch 配合使用，提供了处理图像和视频的工具和预训练模型。通常与您的 PyTorch 版本相匹配。

7. Scikit-learn: