编写一个程序,采用 scikit-learn 中的 LogisticRegression 逻辑回归模型对非线性数据集进行分类,完成数据可视化,并输出degree,正则项系数C,正则项种类
时间: 2024-02-22 15:00:42 浏览: 30
好的,我可以帮你解决这个问题。首先,需要明确的是,逻辑回归模型是用于二分类问题的,而非线性数据集一般需要用到更复杂的模型。但是,我们可以通过对特征进行变换,将其转化为线性可分的形式,进而使用逻辑回归模型进行分类。
下面是一个使用 scikit-learn 中的 PolynomialFeatures 和 LogisticRegression 对非线性数据集进行分类的示例代码:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# 生成非线性数据集
np.random.seed(0)
X = np.random.randn(200, 2)
y = np.logical_xor(X[:, 0] > 0, X[:, 1] > 0)
# 将特征进行变换,转化为多项式特征
poly = PolynomialFeatures(degree=2)
X_poly = poly.fit_transform(X)
# 训练逻辑回归模型
model = LogisticRegression(C=1, penalty='l2')
model.fit(X_poly, y)
# 可视化分类结果
xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(-3, 3, 500),
np.linspace(-3, 3, 500))
Z = model.predict(poly.transform(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]))
Z = Z.reshape(xx.shape)
plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.RdBu, alpha=0.6)
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap=plt.cm.RdBu, edgecolor='white')
plt.show()
# 输出 degree,正则项系数 C,正则项种类 penalty
print('degree:', poly.degree)
print('C:', model.C)
print('penalty:', model.penalty)
```
在上面的代码中,我们首先使用 numpy 生成一个非线性数据集,然后使用 PolynomialFeatures 对特征进行变换,将其转化为二次多项式特征。接着,我们使用 LogisticRegression 训练逻辑回归模型,并使用 meshgrid 函数生成一个网格,用于可视化分类结果。最后,输出 degree,正则项系数 C,正则项种类 penalty。
你可以根据自己的需要修改 degree,C 和 penalty 的值,观察不同的分类效果。