2.1 准备数据 data = pd.read_csv(r'data.csv') df = pd.DataFrame(data) print(df.head())d...
方式二 由于Iris是很有名的数据集,scikit-learn已经原生自带了 iris =datasets.load_iris() X= iris.data[:, [0, 1, 2]]#1,2,3列y = iris.target#结果集 方式三 scikit-learn随机数据生成 defget_data1():"""scikit-learn随机数据生成 make_regression生成回归模型数据 :return:"""#X为样本特征,y为...
一、Logistic回归概念 Logistic回归(logistic regression)是统计学习中的经典分类方法,属于对数线性模型,所以也被称为对数几率回归。这里要注意,虽然带有回归的字眼,但是该模型是一种分类算法,Logistic回归是一种线性分类器,针对的是线性可分问题。利用logistic回归进行分类的主要思想是:根据现有的数据对分类边界线建立回归公...
现在我们有了有用的数据,我们可以开始应用不同的分析方法。 方法一:逻辑回归(Logistic Regression) 第一步是创建我们的训练数据集和测试数据集。训练集用于训练模型。测试集则用于评估模型的准确性。 我们把数据集分成任何我们喜欢的大小,在这里我们使用三分之一,三分之二的分割。 (1:nrow(credit))[-sample(1:nr...
plt.title("Logistic Regression of Binary Classification ROC Curve and AUC") if __name__=='__main__': url="../datasets/Mtrain_set.csv"#数据集路径 data=pd.read_csv(url).dropna().iloc[:,1:] attribute_list =data.columns#列名列表 list列表,没有loc属性 ...
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import make_classification class LogisticRegression: def __init__(self, learning_rate=0.01, num_iter=100000, fit_intercept=True, verbose=False): self.learning_rate = learning_rate self.num_iter = num_iter self.fit_inter...
方法一:逻辑回归(Logistic Regression) 第一步是创建我们的训练数据集和测试数据集。训练集用于训练模型。测试集则用于评估模型的准确性。 我们把数据集分成任何我们喜欢的大小,在这里我们使用三分之一,三分之二的分割。 (1:nrow(credit))[-sample(1:nrow(credit), size = 333)] ...
Logistic-Regression:对泰坦尼克号数据执行Logistic回归 逻辑回归 对泰坦尼克号数据执行Logistic回归 上传者:weixin_42098759时间:2021-04-14 数据集1_iris鸢尾花数据集简介1 如何在线使用数据集创建项目后:Python用户,输入ls ../input/iris/ 查看数据路径R用户,输入list.files("../input/iri ...
在处理真实数据集时,我们需要考虑到一些数据可能丢失的情况,因此我们需要为我们的分析准备数据集。作为第一步,我们使用该函数加载csv数据read.csv()。 使每个缺失值编码为NA。 training.data.raw < - read.csv('train.csv',header = T,na.strings = c(“”)) ...
_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.model_selectionimportRepeatedStratifiedKFoldfromsklearn.model_selectionimportRandomizedSearchCV## 忽略大量的中间结果importwarningswarnings.filterwarnings('ignore')## 导入数据df=pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/sonar.csv',header...