数据挖掘中的逻辑回归

逻辑回归是一种常用的分类算法，它可以用于二分类和多分类问题。其原理是通过对数据进行拟合，得到一个分类边界，将数据分为不同的类别。在逻辑回归中，使用sigmoid函数将线性回归的结果映射到0-1之间，表示概率值，从而进行分类。

逻辑回归的实现可以使用梯度下降等优化算法，通过不断迭代调整参数，使得分类边界最优。在sklearn中，可以使用LogisticRegression模型进行逻辑回归的训练和预测。

以下是逻辑回归的代码实现和优化：

# 导入相关库和数据
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')
X = data.iloc[:, :-1]
y = data.iloc[:, -1]

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)

# 创建逻辑回归模型
model = LogisticRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

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