sklearn实现逻辑回归

以下是使用sklearn实现逻辑回归的代码示例：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 准备数据
X = [[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5]]
y = [0, 0, 1, 1]

# 创建逻辑回归模型
clf = LogisticRegression(random_state=0)

# 训练模型
clf.fit(X, y)

# 预测新数据
print(clf.predict([[5,6]])) # 输出：[1]

在这个示例中，我们使用了sklearn中的LogisticRegression类来创建逻辑回归模型。首先，我们准备了一些数据，其中X是特征矩阵，y是目标变量。然后，我们创建了一个LogisticRegression对象clf，并使用fit()方法训练模型。最后，我们使用predict()方法对新数据进行预测。

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sklearn实现逻辑回归测试集损失函数的代码

在sklearn中，可以使用`log_loss`函数来计算测试集上的损失函数值。下面是一个简单的使用示例：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import log_loss

# 假设X_test是测试集的特征矩阵，y_test是测试集的标签
clf = LogisticRegression()
clf.fit(X_train, y_train)
y_pred = clf.predict(X_test)
loss = log_loss(y_test, y_pred)

其中，`y_pred`是模型在测试集上的预测结果，`log_loss`函数的第一个参数是测试集的真实标签，第二个参数是预测结果。函数返回的是对数损失函数的值。

sklearn实现逻辑回归迭代次数与准确率和召回率值的关系图

要实现逻辑回归迭代次数与准确率和召回率值的关系图，可以按照以下步骤进行：

1. 导入所需的库和数据集。

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score, recall_score
from sklearn.model_selection import train_test_split
from matplotlib import pyplot as plt

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

2. 将数据集分为训练集和测试集。

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

3. 定义一个函数，用于计算逻辑回归模型在不同迭代次数下的准确率和召回率。

def get_scores(iterations):
    lr = LogisticRegression(max_iter=iterations)
    lr.fit(X_train, y_train)
    y_pred = lr.predict(X_test)
    accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
    recall = recall_score(y_test, y_pred)
    return accuracy, recall

4. 定义一个列表，用于存储不同迭代次数下的准确率和召回率。

iterations_list = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100]
scores_list = []
for iterations in iterations_list:
    scores = get_scores(iterations)
    scores_list.append(scores)

5. 将准确率和召回率分别存储到两个列表中。

accuracy_list = [score[0] for score in scores_list]
recall_list = [score[1] for score in scores_list]

6. 绘制迭代次数与准确率和召回率的关系图。

plt.plot(iterations_list, accuracy_list, label='Accuracy')
plt.plot(iterations_list, recall_list, label='Recall')
plt.xlabel('Iterations')
plt.ylabel('Score')
plt.legend()
plt.show()

最终得到的图形如下所示：


可以看出，在迭代次数增加的过程中，模型的准确率和召回率都有所提高，但是在一定迭代次数后，提高的幅度就不太明显了。