LogisticRegression.predict()

LogisticRegression.predict() 是 Scikit-learn 中的一个函数，用于预测分类模型中的类别。对于二元分类模型，该函数返回一个二元数组，表示每个样本的预测类别是 0 还是 1。对于多元分类模型，函数返回一个一维数组，表示每个样本的预测类别。该函数的输入是一个测试集的特征矩阵，其中每一行都是一个样本的特征向量。

相关问题

from sklearn.linear_model import LogisticRegression LR = LogisticRegression() LR.fit(X_train,Y_train) LR_pred = LR.predict(X_test)

这段代码是使用Scikit-learn库中的Logistic Regression模型对训练数据集(X_train,Y_train)进行拟合，然后使用训练好的模型对测试数据集(X_test)进行预测，预测结果保存在LR_pred中。Logistic Regression模型是一种分类模型，常用于二分类问题中。在这里，LR拟合的是特征矩阵X_train和标签向量Y_train之间的关系，以学习如何将测试数据集X_test映射到相应的标签。

lr = LogisticRegression() lr.fit(X_train, y_train) lr_yhat = lr.predict(X_test)

这段代码是一个基于逻辑回归（Logistic Regression）模型的训练和预测过程。让我来解释每一行的作用：

1. `lr = LogisticRegression()`
这行代码创建了一个名为`lr`的逻辑回归分类器对象。

2. `lr.fit(X_train, y_train)`
这行代码使用训练数据`X_train`和对应的目标标签`y_train`来训练逻辑回归模型。模型会学习如何根据特征来预测目标标签。

3. `lr_yhat = lr.predict(X_test)`
这行代码使用已经训练好的逻辑回归模型`lr`对测试数据`X_test`进行预测，将预测结果保存在`lr_yhat`变量中。

综合起来，这段代码使用逻辑回归模型训练了一个分类器，并使用该分类器对测试数据进行了预测。预测结果保存在`lr_yhat`变量中，可以用于后续的分析和评估。逻辑回归常用于二分类问题，可以根据输入特征来预测样本属于哪个类别。