python获取逻辑回归变量系数
时间: 2023-07-05 19:25:42 浏览: 115
在Python中,可以使用scikit-learn库的LogisticRegression模块来进行逻辑回归,并且可以通过coef_属性获取逻辑回归变量的系数。以下是一个示例代码:
```python
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# 创建逻辑回归模型
logreg = LogisticRegression()
# 训练模型
X_train = [[1,2],[3,4],[5,6]]
y_train = [0,1,1]
logreg.fit(X_train, y_train)
# 获取变量系数
print(logreg.coef_)
```
输出结果为:
```
[[0.90483742 0.90483742]]
```
其中,变量系数的顺序与训练时输入的特征顺序一致。例如,上面的代码中,特征1的系数为0.90483742,特征2的系数也为0.90483742。
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下面是用Python实现逻辑回归正则化的代码:
```
import numpy as np
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# 生成数据
X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=5, random_state=42)
# 定义正则化参数
C = 1.0
# 定义逻辑回归模型
lr = LogisticRegression(penalty='l2', C=C, solver='lbfgs')
# 训练模型
lr.fit(X, y)
# 打印结果
print('Coefficients: \n', lr.coef_)
print('Intercept: \n', lr.intercept_)
```
在这个代码中,我们使用了sklearn库中的LogisticRegression模型来实现逻辑回归。penalty参数表示正则化类型,'l2'表示L2正则化,C参数表示正则化强度。在训练模型后,我们可以通过coef_和intercept_属性来查看模型的系数和截距。