五、建立多元逻辑回归模型 我们可以使用sklearn库中的LogisticRegression类来建立多元逻辑回归模型。我们将指定multi_class='multinomial'来处理多分类问题。 # 建立模型model=LogisticRegression(multi_class='multinomial',solver='lbfgs')model.fit(X_train,y_tr
multi_class:分类方式选择参数,str类型,可选参数为ovr和multinomial,默认为ovr。ovr即前面提到的one-vs-rest(OvR),而multinomial即前面提到的many-vs-many(MvM)。如果是二元逻辑回归,ovr和multinomial并没有任何区别,区别主要在多元逻辑回归上。 OvR和MvM有什么不同? OvR的思想很简单,无论你是多少元逻辑回归,我...
设置multi_class参数为'multinomial'以处理多分类问题。 python # 初始化逻辑回归模型 model = LogisticRegression(multi_class='multinomial', solver='lbfgs', random_state=42) # 训练模型 model.fit(X_train_scaled, y_train) 步骤五:模型预测与评估 使用测试集进行预测,并评估模型的准确率。 python # 使用...
训练多分类逻辑回归模型 logistic_model = LogisticRegression(max_iter=10000, multi_class="multinomial") logistic_model.fit(X_train, y_train) # 4. 评估模型性能 y_pred = logistic_model.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) classification_rep = classification_report(y_test,...
multi_class:为多分类问题选择训练策略,有"ovr"、"multinomial" ,后者不支持"liblinear"; n_jobs:当处理多分类问题训练策略为'ovr'时,在训练时并行运算使用的CPU核心数量。当solver被设置为“liblinear”时,不管是否指定了multi_class,这个参数都会被忽略。如果给定值-1,则所有的核心都被使用,所以推荐-1,默认项...
['target'] # 导入逻辑回归模型 multi_classifier = LogisticRegression(solver='sag',max_iter=1000,multi_class='multinomial') # 训练模型 multi_classifier.fit(X, y) # 我们创建1000个样本来进行模型预测 X_new = np.linspace(0, 3, 1000).reshape(-1, 1) # 打印模型预测各个数据的概率 y_proba =...
5.multi_class:当设置为'auto'时,算法会自动选择是使用"one-vs-rest"还是"multinomial"方法。默认是'auto'。 6.max_iter:最大迭代次数。默认是100。 7.class_weight:指定如何计算样本权重。它可以是'balanced','auto',或者是一个字典,字典的键是类标签,值是对应的样本权重。默认是None。 8.random_state:随...
在训练多分类Logistic回归模型时,我们需要使用LogisticRegression类,并指定multi_class='multinomial'参数以使用多项逻辑回归。此外,我们还需要指定优化算法,这里使用solver='lbfgs'。 以下是模型训练的代码: fromsklearn.linear_modelimportLogisticRegression# 创建Logistic回归模型model = LogisticRegression(multi_class='mul...
最后,对于多分类问题,可以使用One-vs-Rest (OvR) 或 Multinomial Logistic Regression等策略来处理。在sklearn的LogisticRegression类中,可以通过设置multi_class参数来选择这些策略。 以上就是关于如何在Python中使用sklearn实现逻辑回归的详细介绍。希望对你有所帮助!相关...
4.multi_class：多类别分类的处理方式。可以选择ovr（一对多）或multinomial（多类别）。5.max_iter：最大迭代次数。当迭代次数超过此值时，算法会停止。6.tol：收敛容忍度。如果优化算法在tol*max_iter步内没有改进，则停止。7.random_state：随机数生成器的种子。可以用于复现实验结果。8.其他参数：例如warm_...