Python实现逻辑回归模型在统计领域中的应用 |
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Python实现逻辑回归模型在统计领域中的应用 逻辑回归是一种二分类算法，它可以通过对输入变量的线性组合进行sigmoid函数变换，得到分类结果。在统计领域中，逻辑回归模型常被用于解决分类问题，例如预测股票涨跌、客户流失、信用风险等。本文将介绍如何使用Python实现逻辑回归模型，并在一个简单的例子中演示其应用。 首先，我们需要导入相关的库：numpy、matplotlib.pyplot和sklearn.linear_model。numpy用于支持数学运算，matplotlib.pyplot用于绘图，而sklearn.linear_model则提供了逻辑回归模型的实现。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import LogisticRegression接下来，我们需要准备数据。这里我们随机生成两个二维正态分布的类别数据。其中，第一个类别的均值为(2,3)，协方差矩阵为[[1,0.5],[0.5,1]]；第二个类别的均值为(7,8)，协方差矩阵为[[1,-0.5],[-0.5,1]]。 np.random.seed(0) X1 = np.random.multivariate_normal([2, 3], [[1, 0.5], [0.5, 1]], size=50) X2 = np.random.multivariate_normal([7, 8], [[1, -0.5], [-0.5, 1]], size=50) X = np.concatenate([X1, X2]) y = np.concatenate([np.zeros(50), np.ones(50)])接下来，我们可以对数据进行可视化。如下图所示 |
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