1. 调用sklearn库实现一个5折交叉检验方法,采用逻辑回归分类方法,并用于鸢尾花数据的分类。 2. 采用Python编程语言自己实现一个5折交叉检验方法,采用逻辑回归分类方法,并用于鸢尾花数据的分类。
时间: 2024-03-13 07:44:43 浏览: 22
好的,我明白你的问题了。下面是我的回答:
1. 调用sklearn库实现一个5折交叉检验方法,采用逻辑回归分类方法,并用于鸢尾花数据的分类。
```python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import cross_val_score, KFold
# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
# 定义逻辑回归分类器
logreg = LogisticRegression()
# 定义5折交叉检验
kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42)
# 使用交叉检验评估模型的性能
scores = cross_val_score(logreg, iris.data, iris.target, cv=kf)
print("5折交叉检验得分:", scores)
print("平均得分:", scores.mean())
```
2. 采用Python编程语言自己实现一个5折交叉检验方法,采用逻辑回归分类方法,并用于鸢尾花数据的分类。
```python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
# 定义逻辑回归分类器
logreg = LogisticRegression()
# 定义5折交叉检验
k = 5
n_samples = iris.data.shape[0]
fold_size = n_samples // k
scores = []
for i in range(k):
# 划分训练集和测试集
test_start = i * fold_size
test_end = (i + 1) * fold_size
test_X = iris.data[test_start:test_end]
test_y = iris.target[test_start:test_end]
train_X = np.concatenate((iris.data[:test_start], iris.data[test_end:]), axis=0)
train_y = np.concatenate((iris.target[:test_start], iris.target[test_end:]), axis=0)
# 训练模型
logreg.fit(train_X, train_y)
# 评估模型性能
score = logreg.score(test_X, test_y)
scores.append(score)
print("5折交叉检验得分:", scores)
print("平均得分:", np.mean(scores))
```
以上是我的回答,希望能对你有所帮助。