吴恩达逻辑回归python
时间: 2023-09-11 10:13:21 浏览: 57
吴恩达是机器学习领域的知名学者,他在课程《机器学习》中介绍了逻辑回归算法。在Python中,可以使用多种库和工具来实现逻辑回归。
一种常用的库是scikit-learn,它提供了丰富的机器学习算法和工具。下面是使用scikit-learn实现逻辑回归的示例代码:
```python
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# 创建逻辑回归模型
model = LogisticRegression()
# 准备训练数据
X_train = [[x1, x2, ...], [x1, x2, ...], ... # 特征向量
y_train = [y1, y2, ... # 目标变量
# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)
# 准备测试数据
X_test = [[x1, x2, ...], [x1, x2, ...], ...]
# 预测新数据
predictions = model.predict(X_test)
```
其中,`X_train`是训练数据的特征向量,`y_train`是目标变量(标签)。通过调用`fit()`方法拟合模型后,可以使用`predict()`方法对新数据进行预测。
除了scikit-learn,还有其他库如TensorFlow和PyTorch也提供了逻辑回归的实现方法。你可以根据自己的需求选择合适的库进行使用。
相关问题
吴恩达逻辑回归sklearn实现
好的,我可以为您介绍一下吴恩达老师在《机器学习》课程中使用Python库sklearn实现逻辑回归的方法。
首先,需要导入sklearn库中的LogisticRegression模块:
```
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
```
然后,可以创建一个LogisticRegression的实例,并使用fit函数拟合模型:
```
LR = LogisticRegression()
LR.fit(X_train, y_train)
```
其中,X_train是训练数据集的特征矩阵,y_train是训练数据集的标签。
接着,可以使用predict函数对测试数据进行预测:
```
y_pred = LR.predict(X_test)
```
最后,可以使用score函数计算模型在测试集上的准确率:
```
accuracy = LR.score(X_test, y_test)
```
吴恩达机器学习逻辑回归实验
根据引用内容,吴恩达的机器学习课程中对逻辑回归进行了实验。逻辑回归是一种用于预测二分类问题的机器学习算法。在这个实验中,假设你是一个大学部门的管理员,想根据申请人在两次考试中的成绩来确定他们的入学机会。你可以使用以前申请人的历史数据作为逻辑回归的训练集。对于每个训练样本,你都有申请人在两门考试中的成绩和录取决定。通过建立一个逻辑回归模型,你可以根据申请人的考试成绩来预测他们是否会被大学录取。这个实验的目的是通过训练样本来构建一个逻辑回归模型,用以预测学生是否被录取。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [吴恩达机器学习--逻辑回归](https://blog.csdn.net/m0_68111267/article/details/129910241)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [吴恩达机器学习课后作业Python实现(二):逻辑回归](https://blog.csdn.net/weixin_50345615/article/details/125984757)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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