python实现logistics回归
时间: 2023-03-16 10:51:56 浏览: 85
Python可以使用scikit-learn库来实现logistics回归。具体步骤如下:
1. 导入库和数据集
```python
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X = iris.data[:, :2] # 取前两个特征
y = iris.target
```
2. 创建模型并训练
```python
clf = LogisticRegression(random_state=, solver='lbfgs', multi_class='multinomial')
clf.fit(X, y)
```
3. 预测
```python
clf.predict(X)
```
4. 评估模型
```python
clf.score(X, y)
```
以上就是Python实现logistics回归的基本步骤。
相关问题
logistics回归模型python
logistics回归模型是一种用于分类问题的机器学习算法,它可以通过对数据集进行训练,来预测新的数据属于哪个类别。在Python中,可以使用scikit-learn库中的LogisticRegression类来实现logistics回归模型。该类提供了fit()方法用于训练模型,predict()方法用于预测新数据的类别。在使用logistics回归模型时,需要注意特征工程的重要性,即对数据进行预处理和特征选择,以提高模型的准确性和泛化能力。
logistics回归python代码
以下是一个简单的logistic回归Python代码示例:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成随机数据
np.random.seed(0)
X = np.random.randn(100, 2)
y = np.random.randint(0, 2, 100)
# 定义sigmoid函数
def sigmoid(z):
return 1 / (1 + np.exp(-z))
# 定义损失函数
def loss(h, y):
return (-y * np.log(h) - (1 - y) * np.log(1 - h)).mean()
# 定义梯度下降函数
def gradient_descent(X, h, y):
return np.dot(X.T, (h - y)) / y.shape[0]
# 初始化参数
theta = np.zeros(X.shape[1])
# 设置学习率和迭代次数
learning_rate = 0.1
iterations = 1000
# 迭代更新参数
for i in range(iterations):
z = np.dot(X, theta)
h = sigmoid(z)
gradient = gradient_descent(X, h, y)
theta -= learning_rate * gradient
if i % 100 == 0:
print('loss:', loss(h, y))
# 绘制决策边界
x1_min, x1_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1
x2_min, x2_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1
xx1, xx2 = np.meshgrid(np.arange(x1_min, x1_max, 0.1),
np.arange(x2_min, x2_max, 0.1))
Z = sigmoid(np.dot(np.c_[xx1.ravel(), xx2.ravel()], theta))
Z = Z.reshape(xx1.shape)
plt.contourf(xx1, xx2, Z, alpha=0.4)
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, alpha=0.8)
plt.show()
```
该代码使用随机生成的二维数据,通过logistic回归模型进行分类,并绘制出决策边界。