多分类logistics回归模型python

多分类Logistic回归（Multinomial Logistic Regression）是一种广义线性模型，用于预测离散的、具有三个或更多类别的输出变量。在Python中，你可以使用`sklearn`库中的`LogisticRegression`类来实现多分类。它通过softmax函数将连续的线性预测转换为概率分布，使得每个样本可以被分配到多个类别中的一个。

下面是使用`sklearn`进行多分类Logistic回归的基本步骤：

1. 导入必要的库和模块：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
import pandas as pd

2. 加载数据集并预处理（例如编码类别变量）：

# 假设你的数据存储在data.csv中
data = pd.read_csv('data.csv')
X = data.drop('target_column', axis=1)  # 假设'target_column'是目标列
y = data['target_column']
encoder = LabelEncoder()
y = encoder.fit_transform(y)

3. 划分训练集和测试集：

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

4. 创建并拟合模型：

model = LogisticRegression(multi_class='multinomial', solver='lbfgs')  # 'multinomial'选项指定多分类，'lbfgs'是求解算法
model.fit(X_train, y_train)

5. 预测和评估模型：

y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = model.score(X_test, y_test)