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  • python 实现逻辑回归

在Python中实现逻辑回归,我们通常会使用一些流行的库,如`scikit-learn`,因为它提供了简单而强大的API来训练逻辑回归模型。下面我将展示如何使用`scikit-learn`来训练一个逻辑回归模型,并用它来进行预测。
 
首先,确保你已经安装了`scikit-learn`。如果还没有安装,可以通过pip安装:
 
pip install scikit-learn
 
以下是一个简单的逻辑回归实现示例,我们将使用`scikit-learn`中的`LogisticRegression`类来训练模型,并用Iris数据集(一个常用的分类数据集)作为示例:
 
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
 
# 加载数据
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
 
# 为了简化问题,我们只使用两个类别的数据(例如,类别0和类别1)
X = X[y != 2]
y = y[y != 2]
 
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
 
# 初始化逻辑回归模型
model = LogisticRegression(max_iter=200)  # 增加max_iter以避免收敛警告
 
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)
 
# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)
 
# 评估模型
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy:.2f}")
 
# 你也可以查看模型的系数和截距
print("Coefficients:", model.coef_)
print("Intercept:", model.intercept_)
 
在这个例子中,我们首先加载了Iris数据集,并为了简化问题,我们只选择了两个类别的数据(类别0和类别1)。然后,我们将数据集划分为训练集和测试集。接下来,我们初始化了`LogisticRegression`模型,并通过调用`fit`方法来训练模型。训练完成后,我们使用`predict`方法来预测测试集的结果,并通过`accuracy_score`来评估模型的准确性。
 
注意,我们设置了`max_iter=200`来避免在训练模型时可能出现的收敛警告,这通常是由于默认的迭代次数不足以使模型收敛到最优解。
 
此外,我们还可以通过模型的`coef_`和`intercept_`属性来查看逻辑回归的系数和截距,这些参数对于理解模型的决策边界非常有用。


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