逻辑回归中添加权重,自动学习权重并预测代码
时间: 2024-04-15 18:29:57 浏览: 18
在逻辑回归中,可以通过正则化来自动学习权重并进行预测。以下是一个示例代码,使用Python的scikit-learn库实现:
```python
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# 假设有两个自变量 X1 和 X2,以及对应的因变量 y
X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
y = np.array([0, 1, 0])
# 创建逻辑回归模型,并使用默认的权重参数
model = LogisticRegression(solver='liblinear', fit_intercept=True, C=1.0, class_weight=None, random_state=None)
model.fit(X, y)
# 预测新样本的类别
new_sample = np.array([[7, 8]])
predicted_class = model.predict(new_sample)
print(predicted_class)
```
在这个示例中,我们使用了与之前相同的数据集。但是这次我们没有手动定义权重,而是使用逻辑回归模型的默认权重参数。在`fit`方法中,模型会自动学习权重,并拟合数据。最后,我们使用拟合好的模型来预测新样本的类别。
请注意,这个示例中没有明确指定权重,而是使用了逻辑回归模型的默认权重参数。这意味着模型会根据训练数据自动学习和优化权重。如果需要更加精细地控制权重,可以通过调整模型的参数来实现,如设置`class_weight`参数或调整正则化的强度(通过调整`C`参数)。具体的实现方式还取决于所使用的编程语言和机器学习库。