使用python、python下的numpy、matplotlib用牛顿估计法构建Logistic回归分类器在马疝病数据集上预测病马死亡率，并画出错误率曲线

非常感谢您的问题。关于您的问题，我可以为您提供以下建议：

首先，需要通过Python及其库（如NumPy和matplotlib）加载并处理数据集。然后，使用牛顿估计法来构建Logistic回归分类器并进行训练。最后，使用训练好的分类器进行预测，并计算出错误率。通过绘制错误率与迭代次数的曲线，可以直观地了解分类器的性能。

以下是步骤的建议，供您参考：

1.首先，需要从数据集中加载并处理数据。可以使用Python的pandas库来加载数据集。可以下载并解压缩数据集，或者可以在Python中使用url地址直接加载数据集。

2.加载数据集后，需要将数据集分成特征和标签。在本例中，可以使用前20个属性作为特征，最后一个属性"outcome"作为标签。

3.接下来，需要将数据集分成训练集和测试集。可以使用sklearn库中的train_test_split()函数来完成此操作。

4.然后，需要使用牛顿估计法构建Logistic回归模型。可以使用NumPy库中的dot()函数和exp()函数来实现Logistic回归模型。

5.训练好模型后，可以使用测试集进行预测，并计算出错误率。错误率可以通过将预测结果与实际结果进行比较来计算得出。

6.最后，可以使用matplotlib库绘制错误率与迭代次数的曲线。可以使用横坐标表示迭代次数，纵坐标表示错误率，并使用plot()函数来绘制曲线。

希望以上建议对您有所帮助。如果您还有其他问题，请随时问我。

相关问题

Logistic回归——用于二分类。使用python在乳腺癌数据集上应用Logistic回归进行预测并分析。

好的，下面是关于在乳腺癌数据集上应用Logistic回归进行预测和分析的Python代码：

首先，我们需要导入所需的库和数据集：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix

cancer = load_breast_cancer()
df = pd.DataFrame(np.c_[cancer['data'], cancer['target']], columns = np.append(cancer['feature_names'], ['target']))

然后，我们需要将数据集分成训练集和测试集：

X = df.iloc[:, :-1].values
y = df.iloc[:, -1].values

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.2, random_state = 42)

接下来，我们可以使用Logistic回归模型进行训练和预测：

model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

y_pred = model.predict(X_test)

最后，我们可以使用准确率和混淆矩阵来评估模型的性能：

print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred))
print("Confusion Matrix:\n", confusion_matrix(y_test, y_pred))

完整的代码如下所示：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix

cancer = load_breast_cancer()
df = pd.DataFrame(np.c_[cancer['data'], cancer['target']], columns = np.append(cancer['feature_names'], ['target']))

X = df.iloc[:, :-1].values
y = df.iloc[:, -1].values

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.2, random_state = 42)

model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

y_pred = model.predict(X_test)

print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred))
print("Confusion Matrix:\n", confusion_matrix(y_test, y_pred))

Logistic回归——用于二分类。使用python在乳腺癌数据集上应用Logistic回归进行预测并分析。并且画出图像

首先，我们需要导入需要的库，包括numpy、pandas、sklearn和matplotlib。

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
import matplotlib.pyplot as plt

接下来，我们将加载乳腺癌数据集并将其拆分为训练集和测试集。

data = load_breast_cancer()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.2, random_state=42)

然后，我们可以创建并训练我们的Logistic回归模型。

model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

现在我们可以使用测试集评估模型的性能。

accuracy = model.score(X_test, y_test)
print("Test Accuracy:", accuracy)

最后，我们可以使用Matplotlib绘制特征系数的条形图，以便了解哪些特征对结果的影响最大。

coef = model.coef_[0]
names = data.feature_names
plt.bar(range(len(coef)), coef)
plt.xticks(range(len(coef)), names, rotation=90)
plt.show()

完整代码如下：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
import matplotlib.pyplot as plt

data = load_breast_cancer()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.2, random_state=42)

model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

accuracy = model.score(X_test, y_test)
print("Test Accuracy:", accuracy)

coef = model.coef_[0]
names = data.feature_names
plt.bar(range(len(coef)), coef)
plt.xticks(range(len(coef)), names, rotation=90)
plt.show()