吴恩达逻辑回归python

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：

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)