二分类问题在Python中如何实现

二分类问题是机器学习中最常见的任务之一，它涉及到将数据分为两个互斥的类别。在Python中，可以使用多种库如scikit-learn来实现二分类。以下是基本步骤：

1. **数据准备**：首先，你需要导入所需的库，例如`numpy`、`pandas`用于数据处理，`matplotlib`用于可视化，`sklearn`库中的`train_test_split`用于划分训练集和测试集。

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

2. **加载和预处理数据**：读取数据集，清洗缺失值，转换非数值特征，如果必要的话。

data = pd.read_csv('your_dataset.csv')
X = data.drop('target_column', axis=1) # 特征
y = data['target_column'] # 目标变量

3. **拆分数据**：

   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

4. **选择模型**：许多模型可用于二分类，如逻辑回归、决策树、支持向量机（SVM）、随机森林等。这里以逻辑回归为例：

   from sklearn.linear_model import LogisticRegression
   model = LogisticRegression()

5. **训练模型**：

   model.fit(X_train, y_train)

6. **预测**：

   predictions = model.predict(X_test)

7. **评估性能**：使用`accuracy_score`, `confusion_matrix`等函数评估模型性能。

from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix
print(accuracy_score(y_test, predictions))