逻辑回归 sklearn 分类代码

好的，以下是使用sklearn库实现逻辑回归分类的示例代码：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import datasets

# 加载数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data[:, :2]
y = iris.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建逻辑回归分类器
clf = LogisticRegression()

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = clf.score(X_test, y_test)
print("Accuracy: %.2f%%" % (accuracy * 100.0))

上述代码使用鸢尾花数据集作为示例数据，将数据集划分为训练集和测试集，创建逻辑回归分类器并进行训练，最后在测试集上进行预测并计算准确率。

相关问题

python逻辑回归代码sklearn

要使用Python中的sklearn库进行逻辑回归的多分类问题，可以使用逻辑回归(LogisticRegression)模块。下面是一个使用multinomial模式进行多分类的例子：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 创建逻辑回归模型
model = LogisticRegression(multi_class='multinomial', solver='lbfgs')

# 加载数据集
X = [[...], [...], ...]
y = [0, 1, ..., n]

# 训练模型
model.fit(X, y)

# 预测结果
prediction = model.predict([[...], [...], ...])

在上述代码中，`multi_class='multinomial'`参数指定了使用multinomial模式进行多分类，`solver='lbfgs'`参数选择了用于优化的求解算法。你需要将`X`和`y`替换为你自己的数据集。

逻辑回归的sklearn实现可视化 乳腺癌分类

可以使用matplotlib库进行可视化，以下是一段逻辑回归的sklearn实现代码，可以通过调整参数来进行不同数据集的乳腺癌分类：

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

# 加载数据集
cancer = load_breast_cancer()
X = cancer.data
y = cancer.target

# 数据集划分
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=0)

# 特征缩放
scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)

# 构造模型
logreg = LogisticRegression()
logreg.fit(X_train_scaled, y_train)

# 绘制可视化图形
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(logreg.coef_.T, 'o', label="C=1")
plt.xticks(range(cancer.data.shape[1]), cancer.feature_names, rotation=90)
plt.hlines(0, 0, cancer.data.shape[1])
plt.ylabel("Coefficient magnitude")
plt.xlabel("Coefficient index")
plt.legend()
plt.show()

上述代码可以绘制出逻辑回归模型的系数，可以清晰地看到哪些特征对分类结果的影响更大。