Logistic Regression逻辑回归(Logistic Regression)是一种广泛使用的统计方法,用于预测一个二分类结果发生的概率。 Logistic Regression是一种广泛使用的分类算法,它的主要思想是将输入变量的线性组合映射到0到1…
'feature2']]y=data['target']# 数据分割X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=42)# 创建模型model=LogisticRegression
这样我们也可以构建出一个模型去进行分类,但是会存在很多的缺点,比如稳健性差、准确率低。而逻辑回归对于这样的问题会更加合适。 逻辑回归假设函数如下,它对θTX作了一个函数g变换,映射至0到1的范围之内,而函数g称为sigmoid function或者logistic function,函数图像如下图所示。当我们输入特征,得到的hθ(x)其实是这...
logistic regression model logistic_regression = LogisticRegression() logistic_regression.fit(X_train, y_train) # Predict y_pred = logistic_regression.predict(X_test) # Print accuracy train_accuracy = logistic_regression.score(X_train, y_train) * 100 test_accuracy = logistic_regression.score(X_...
from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy_score lr = LogisticRegression() lr.fit(X,y) y_hat = lr.predict(X) print("beta",np.hstack([lr.intercept_,lr.coef_.flatten()])) print("正确率",accuracy_score(y,y_hat)) 输出结果 beta [-0.44956796...
plot(X, model.predict_proba(X)[:,1], color='red') plt.xlabel('X') plt.ylabel('Probability') plt.title('Logistic Regression') plt.show() 结论 通过本文的介绍,我们了解了逻辑回归的基本原理和Python实现方法。逻辑回归是一种简单而有效的分类模型,适用于许多不同类型的分类问题。通过使用Python的...
(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。
这节学习的是逻辑回归(Logistic Regression),也算进入了比较正统的机器学习算法。啥叫正统呢?我概念里面机器学习算法一般是这样一个步骤: 1)对于一个问题,我们用数学语言来描述它,然后建立一个模型,例如回归模型或者分类模型等来描述这个问题; 2)通过最大似然、最大后验概率或者最小化分类误差等等建立模型的代价函数...
import pandas as pd # 数据操作import numpy as np # 数据操作from sklearn.linear_model import LogisticRegression # 构建线性回归模型from sklearn.model_selection import train_test_split # 用于将数据分割为训练和测试样本from sklearn.metrics import classification_report # 模型评估from imblearn.over_...
importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearnimportmetricsfromsklearn.datasetsimportload_irisiris = load_iris()X = iris.datay = iris.target 接下来,我们将数...