就用softmax逻辑回归实现对莺尾花分类
时间: 2024-03-25 11:13:22 浏览: 23
好的,那我们就来实现一个使用softmax逻辑回归的莺尾花分类器。
首先,我们需要导入所需的库和数据集。我们将使用Python中的NumPy和Pandas库来处理数据,使用Sklearn库来调用莺尾花数据集。
```python
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
```
接下来,我们需要将数据集分成训练集和测试集,以便我们可以训练模型并测试其准确性。我们将使用Sklearn库中的train_test_split函数进行此操作。
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
```
然后,我们需要对输入数据进行标准化处理,以便模型可以更好地学习和收敛。我们将使用Sklearn库中的StandardScaler函数来标准化数据。
```python
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)
```
现在,我们可以开始构建我们的模型了。我们将使用softmax逻辑回归来预测莺尾花的类别。我们将使用Sklearn库中的LogisticRegression函数来实现此操作。
```python
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
model = LogisticRegression(multi_class='multinomial', solver='lbfgs')
model.fit(X_train, y_train)
```
最后,我们可以使用测试集来评估模型的性能。
```python
from sklearn.metrics import accuracy_score
y_pred = model.predict(X_test)
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", acc)
```
这就是完成了,我们现在可以将所有代码整合到一起。
```python
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)
model = LogisticRegression(multi_class='multinomial', solver='lbfgs')
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", acc)
```
希望这可以帮助你开始构建基于softmax逻辑回归的分类器!
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