rom sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.linear_model import LogisticRegression #设置超参数搜索范围 Cs = [ 0.1, 1, 10, 100, 1000] tuned_parameters = dict(C = Cs) #生成学习器实例 lr = LogisticRegression() #生成GridSearchCV实例 grid= GridSearchCV(lr, tuned_

时间: 2023-06-04 14:06:03 浏览: 94
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logistic.rar_logistic regression_logistic参数_logistic回归_牛顿方法 回归_牛

这段代码使用了 scikit-learn 的模型选择模块中的 GridSearchCV 方法和逻辑回归模型。GridSearchCV 方法可以进行交叉验证，并在指定的参数集中找到最佳参数组合来优化模型。而逻辑回归模型则是一种常用的分类模型，可以用于二分类或多分类。
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K-均值和logistic回归.rar_K._k均值聚类_logistic regression_look11h_回归

k-均值算法，logistic回归，用于聚类分析、回归分析。
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Logistic_Regression_Code1.rar_Logistic_logistic regression_logis

this program is for classification using logistic regression

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from pylab import * import seaborn as sns import os from scipy import stats from sklearn import model_selection, preprocessing, naive_bayes, metrics, svm from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn import ensemble, tree # 忽略警告提示

- LogisticRegression：逻辑斯蒂回归模块。 - KNeighborsClassifier：K近邻分类模块。 - ensemble：集成学习模块。 - tree：决策树模块。 忽略警告提示可以使代码运行时不显示警告信息，使代码输出更加清晰。

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.svm import SVC from sklearn.metrics import classification_report from sklearn.metrics import confusion_matrix

这段代码是在 Python 中导入了一些常用的机器学习库和模块，包括 pandas、numpy、matplotlib、sklearn 等。其中： - pandas 是 Python 中常用的数据分析库，可以用来读取和处理数据； - numpy 是 Python 中常用的...

from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.svm import SVC, LinearSVC from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.linear_model import Perceptron from sklearn.linear_model import SGDClassifier from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier，将以上代码编写成R语言代码

confusionMatrix(as.factor(ifelse(final_pred > 0.5, 1, 0)), as.factor(test_data$Survived)) 需要注意的是，R语言中的模型名称和Python语言中的不完全相同，因此需要根据R语言的函数库进行调整。此外，R语言...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import train_test_split，这是什么意思

这些程序是用来实现一个基于逻辑回归的分类器，该分类器...接着，使用LogisticRegression函数创建一个逻辑回归分类器，并使用训练集进行拟合。最后，使用测试集进行预测，并使用matplotlib.pyplot库可视化分类结果。

from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.model_selection import cross_val_score iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=20) print(cross_val_score(knn, X, y, cv=10, scoring='accuracy').mean()) # 0.9800000000000001 logreg = LogisticRegression() print(cross_val_score(logreg, X, y, cv=10, scoring='accuracy').mean()) # 0.9733333333333334

接着，使用KNeighborsClassifier和LogisticRegression两种不同的分类器进行交叉验证，并输出了准确率的平均值。其中，knn分类器的平均准确率为0.98，而logreg分类器的平均准确率为0.9733。这段代码的目的是比较这两...

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

- from sklearn.linear_model import LogisticRegression 导入了 scikit-learn 库中的逻辑回归模型（LogisticRegression），用于进行分类任务。 - from sklearn import metrics 导入了 scikit-learn 库中的 ...

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import train_test_split x=wine_data.iloc[:,1:].values y=wine_data.iloc[:,0].values x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,test_size=0.3,random_state=42) #建立模型 dtc=DecisionTreeClassifier(criterion='entropy')#基于熵评价纯度 dtc.fit(x_train,y_train)#拟合数据 y_pre=dtc.predict(x_test) y_pre

这段代码使用了sklearn库中的决策树分类器（Decision Tree Classifier）来对数据进行分类建模。...可以使用sklearn中的评估函数和交叉验证函数来评估模型的性能，并使用GridSearchCV函数来进行参数调优。

import numpy as np import pandas import pandas as pd import matplotlib from sklearn import naive_bayes from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.preprocessing import normalize from sklearn.preprocessing import Binarizer from sklearn.impute import SimpleImputer from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import roc_curve, auc from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import confusion_matrix matplotlib.rc("font", family='Microsoft YaHei') data=pd.read_csv(r'D:\杂货铺\机器学习\银行数据集.csv',header=None)

这段代码导入了一系列的Python库，包括NumPy、Pandas、Matplotlib、scikit-learn等...接下来，使用Pandas读取一个CSV文件，该文件路径为D:\杂货铺\机器学习\银行数据集.csv，文件没有列名，所以header参数设置为None。

写完这些代码后： import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import confusion_matrix,classification_report from sklearn.metrics import roc_curve import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import logisticRegression 出现了下面的错误 partially initialized module 'sklearn' has no attribute '__version__' (most likely due to a circular import)请问这个错误怎么修改

这个错误通常是由于环境问题导致的。尝试升级 scikit-learn 库到最新版本，可以使用以下命令来升级： ...另外，确保在代码文件中没有命名为 "sklearn.py" 的文件，这可能会导致命名冲突并导致该错误。

请指出下列python代码的错误并改正。from sklearn.metrics import confusion_matrix from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression kf = KFold(n_splits=3) accuracy_rate=[] cm=[] for train_index, test_index in kf.split(data): dataX_train = x[train_index] dataX_test=x[test_index] dataY_train = y[train_index] dataY_test=y[test_index] model = LogisticRegression() model.fit(dataX_train, dataY_train.astype('int')) # print(model.predict(dataX_test)) # print(dataY_test.tolist()) accuracy_rate.append(sum(model.predict(dataX_test)==dataY_test.tolist())/len(dataY_test)) cm.append(confusion_matrix(y_true=dataY_test, y_pred=model.predict(dataX_test)).T)

from sklearn.linear_model import LogisticRegression data = np.array([[1,2],[3,4],[5,6],[7,8],[9,10],[11,12]]) x = data[:,0:1] y = data[:,1] kf = KFold(n_splits=3) accuracy_rate=[] cm=[] for train_...

from sklearn import datasets from sklearn.datasets import load_iris import numpy as np import math from sklearn.model_selection import train_test_split from collections import Counter from sklearn.linear_model import LogisticRegression #导入逻辑回归模型 #########Begin######## # 导入数据 iris = datasets.load_iris() X= iris['data'] y = iris['target'] X = X[y!=2] # 筛选数据，只选择标签为0和1 y=y[y!=2] # 数据划分 # 模型调用 # 模型训练 # 数据预测 # 结果打印 ########End#########

这段代码使用了scikit-learn库中的LogisticRegression模型对鸢尾花数据集做二分类预测。具体来说，代码首先导入了所需的库，包括数据集库、numpy库、math库、交叉验证库、计数器库以及逻辑回归库。然后从数据集中...

from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score # 定义基础模型 model1 = RandomForestClassifier(random_state=0) model2 = KNeighborsClassifier() # 训练基础模型 model1.fit(x_train, y_train) model2.fit(x_train, y_train) # 在测试集上进行预测 pred1 = model1.predict(x_test) pred2 = model2.predict(x_test) # 定义元模型 meta_model = LogisticRegression() # 将基础模型的预测结果作为输入，训练元模型 x_blend = np.column_stack((pred1, pred2)) meta_model.fit(x_blend, y_test) 继续求平均准确率怎么求

from sklearn.model_selection import cross_val_score # 将基础模型的预测结果作为输入，训练元模型 x_blend = np.column_stack((pred1, pred2)) # 使用交叉验证计算平均准确率 scores = cross_val_score(meta_...

# Expr3: with grid search from sklearn.model_selection import GridSearchCV lr_ml = LogisticRegression() prams ={'penalty': [ 'l1', 'l2'],'C': [2,3,4,5 ]} gs_cv1= GridSearchCV(lr_ml , param_grid=prams, n_jobs=-1 ,cv=10) gs_cv1.fit(X_train_std,y_train)举例并说明结果

这段代码使用了sklearn中的GridSearchCV模块进行逻辑回归(Logistic Regression)模型的超参数调优，具体步骤如下： 1. 创建一个LogisticRegression对象，命名为lr_ml。 2. 定义一个字典prams，包含两个超参数penalty...

from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression model = LogisticRegression(solver='lbfgs', multi_class='multinomial') model.fit(x_train, y_train) y_pred = model.predict( X_test ) p_pred = model.predict_proba( X_test ) print( y_test, '\n' ) print( y_pred, '\n' ) print( p_pred )未定义“x_train”未定义“y_train”未定义“X_test”未定义“y_test”

from sklearn.linear_model import LogisticRegression iris = load_iris() X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42) model = Logistic...

优化这段代码# import modules 导入模块 from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.decomposition import PCA import pandas as pd from sklearn import svm import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl from matplotlib import colors from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import datasets from matplotlib.colors import ListedColormap from sklearn.svm import SVC from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit,StratifiedKFold from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.model_selection import GridSearchCV, LeaveOneOut, cross_val_predict from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn import svm from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import roc_auc_score from sklearn.metrics import roc_auc_score import math import datetime import multiprocessing as mp from sklearn.ensemble import StackingClassifier from sklearn.pipeline import make_pipeline from sklearn.svm import LinearSVC import random

from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from ...

运行下面代码需要安装哪些包from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.decomposition import PCA import pandas as pd from sklearn import svm import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl from matplotlib import colors from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import datasets from matplotlib.colors import ListedColormap from sklearn.svm import SVC from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit,StratifiedKFold from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.model_selection import GridSearchCV, LeaveOneOut, cross_val_predict from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn import svm from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import roc_auc_score from sklearn.metrics import roc_auc_score import math import datetime import multiprocessing as mp from sklearn.ensemble import StackingClassifier from sklearn.pipeline import make_pipeline from sklearn.svm import LinearSVC import random

运行上述代码需要安装以下Python包： - scikit-learn：提供了机器学习算法和工具，包括模型选择、特征提取、预处理等。可以使用pip install scikit-learn进行安装。 - pandas：提供了高性能、易于使用的数据结构...
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