官网教程:logistic-regression — scikit-learn 1.5.1 documentation 一 导入包 # 导入包 from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report 二 数据...
fromsklearn.datasetsimportload_iris fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split fromsklearn.linear_modelimportLogisticRegression fromsklearn.metricsimportaccuracy_score,confusion_matrix,classification_report 2、加载数据集 我们将使用 Scikit-learn 自带的 Iris 数据集。Iris 数据集包含 150 个样本,每个样本...
from sklearn.linear_model import LogisticRegressionfrom sklearn.model_selection import train_test_splitX= ... # X为m*n矩阵,每行数据表示一个样本,每列表示一个属性维度y= ... # y为X对应的标签值# 利用train_test_split()函数,将样本分为训练集和测试集,测试集的样本数占总样本数的30%X_train,...
当完成一棵树的训练的时候,我们也可以让它可视化展示出来,不过sklearn没有提供这种功能,它仅仅能够让训练的模型保存到dot文件中。但我们可以借助其他工具让模型可视化,先看保存到dot的代码: from sklearn import tree with open("out.dot", 'w') as f : f = tree.export_graphviz(clf, out_file = f, fea...
sklearn---Logistic Regression 一、什么是逻辑回归? 一种名为“回归”的线性分类器,其本质是由线性回归变化而来的,一种广泛使用于分类问题中的广义回归算法 面试高危问题:Sigmoid函数的公式和性质 Sigmoid函数是一个S型的函数,当自变量z趋近正无穷时,因变量g(z)趋近于1,而当z趋近负无穷时,g(z)趋近 于0,它...
在了解逻辑回归原理(见逻辑回归原理总结)的基础上,进一步对sklearn库中的LogisticRegression类进行介绍。语法格式class sklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty='l2', *, dual=False, tol=0.0001, C=1.0, fit_intercept=True, intercept_scaling=1, class_weight=None, random_state=None, solver='lbfgs'...
本文简要介绍python语言中 sklearn.linear_model.LogisticRegression 的用法。 用法: class sklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty='l2', *, dual=False, tol=0.0001, C=1.0, fit_intercept=True, intercept_scaling=1, class_weight=None, random_state=None, solver='lbfgs', max_iter=100, multi_...
from sklearn.datasets import load_iris # 初始化模型,使用默认的超参数 clf = LogisticRegression() # 输入训练数据 clf.fit(X,y) clf.predict(X[:2, :]) # 输出:array([0, 0]) clf.predict_proba(X[:2, :]) # 输出:array([[9.81797141e-01, 1.82028445e-02, 1.44269293e-08], ...
官网教程:logistic-regression — scikit-learn 1.5.1 documentation 一 导入包 # 导入包 from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report 二 数据...
来看使用python的scikit-learn完成的Logistic回归案例: 代码块 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # ## 使用Scikit-learn的LogisticRegression完成测试案例 # In[30]:importpandasaspd from sklearn.linear_modelimportLogisticRegression from sklearn.metricsimportaccuracy_score ...