源码分析 以下是使用Python实现逻辑回归模型的源代码片段: AI检测代码解析 importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.metricsimportaccuracy_score# 读取数据data=pd.read_csv('data.csv')X=data[['feature1','feature2...
接下来,我们将使用 Python 和 Scikit-learn 库来实现一个简单的逻辑回归模型。 1、导入必要的库 实例 importnumpyasnp importmatplotlib.pyplotasplt fromsklearn.datasetsimportload_iris fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split fromsklearn.linear_modelimportLogisticRegression fromsklearn.metricsimportaccura...
4.python代码实现 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 1#-*-coding:utf-8-*-2"""3Created on Wed Feb2411:04:11201645@author:SumaiWong6"""78importnumpyasnp9importpandasaspd10from numpyimportdot11from numpy.linalgimportinv1213iris=pd.read_csv('D:\iris.csv')14dummy=pd.get_dummi...
X_train = scaler.fit_transform(X_train) X_test = scaler.transform(X_test)# 创建Logistic回归模型model = LogisticRegression(multi_class='multinomial', solver='lbfgs')# 训练模型model.fit(X_train, y_train)# 输出模型的训练分数print(f'Training score:{model.score(X_train, y_train)}')# 对测...
三、逻辑回归Python实现 3.1 案例1 import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn import metrics import seaborn as sn candidates = {'gmat': [780,750,690,710,680,730,690,720,740,690,610,690,710,680,77...
(1)选择使用LogisticRegression分类器,由于Iris数据集涉及到3个目标分类问题,而逻辑回归模型是二分类模型,用于二分类问题。因此,可以将其推广为多项逻辑回归模型(multi-nominal logistic regression model),用于多分类。 (2)根据多项逻辑回归模型,编写代码,输入数据集,训练得到相应参数并作出预测。
因为逻辑斯蒂回归(Logistic Regression)的 sigmoid 函数是符合广义线性模型(General Linear Model)的伯努利分布(Bernoulli Distribution)的规范联系函数(Canonical Link Function)的反函数,sigmoid 函数将线性函数映射到伯努利分布的期望。 在刚开始学习机器学习的时候,很多教材会告诉你,在逻辑斯蒂回归中,我们使用 sigmoid 函数...
(device)#design model using classclass logisticRegressionModel(torch.nn.Module): # __init解释__:https://www.cnblogs.com/liruilong/p/12875515.html def __init__(self) -> None: super(logisticRegressionModel,self).__init__() self.linear = torch.nn.Linear(1, 1, bias=True) def...
from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.preprocessing import LabelEncoder # 用于数据预处理模块的标签编码 from sklearn.preprocessing import scale # 用于数据预处理模块的缩放器 from sklearn.model_selection import train_test_split # 数据集分类器,于划分训练集和测试集 from sklearn...
逻辑回归(Logistic regression)是一种统计模型,最早是由生物统计学家(David Cox)在20世纪50年代提出的。它的设计初衷是解决分类问题,尤其是在二分类问题上表现突出。 发展背景 统计学起源:逻辑回归最初是作为生物统计学中的一种方法提出的,用于研究二分类结果与一组预测变量之间的关系。例如,在医学研究中,用于预测某...