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python中逻辑回归算法是什么？
小妮浅浅 2021-03-30 09:27:181677浏览 · 0收藏 · 0评论
本文教程操作环境：windows7系统、Python 3.9.1，DELL G3电脑。 1.说明 逻辑回归简称LR，能够将特征输入集合转化为0和1这两类的概率。我们可以简单的把逻辑回归所要解决的问题理解为“分类”问题，在分类问题中最为简单的为二分类，即我们只需要把一组数据分为两类即可。而在二分类问题中，最为简单的又属“线性分类”，即我们只需要用一条直线即可将两类数据分开。 2.优点 计算代价不高，易于理解和实现。 3.缺点 容易欠拟合，分类精度不高。 4.使用数据 数值型和标称型。 5.实例 from sklearn.linear_model import LogisticRegression # 复习情况，格式为[时长，效率] x_train=[(0,0),(7,0.9),(15,0.4),(13,0.9),(15,0.4),(16,0.4),(16,0.8),(15,0.7),(17,0.2),(7.5,0.8),(17,0.9),(18,0.1),(18,0.6),(18,0.8)] y_train=[0,0,0,1,0,0,1,1,0,1,1,0,1,1] #0考不上，1考得上 # 创建并训练逻辑回归模型 reg=LogisticRegression() reg.fit(x_train,y_train) # 测试模型 x_test=[(3,0.1),(8,0.3),(7,0.2),(4,0.2),(4,0.4)] y_test=[0,0,0,0,0] score=reg.score(x_test,y_test) # 预测并输出预测结果 learning=[(16,0.9)] result=reg.predict_proba(learning) msg='''模型得分：{0} 复习时长为：{1[0]},效率为：{1[1]} 您考不上的概率为：{2[0]} 您考的上的概率为：{2[1]} 总和判断，您会：{3}'''.format(score,learning[0],result[0],'考不上'if result[0][0]>0.5 else "考得上") print(msg)以上就是python中逻辑回归算法的简单介绍，相信学完之后，很多人对于这种分类的计算方法产生了兴趣。想要深入了解相关的方法，可以在课后找寻一些资料。更多Python高级指路：python高级 
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