逻辑回归模型代码结构
时间: 2024-09-26 18:08:52 浏览: 21
逻辑回归是一种广泛应用于分类任务的线性模型,它的核心思想是通过线性函数预测给定输入的概率属于某一类别。以下是逻辑回归的基本代码结构,通常使用Python库如sklearn实现:
```python
# 导入所需的库
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd
# 加载数据集
data = pd.read_csv('your_data.csv') # 请替换为实际数据文件路径
X = data.drop('target_column', axis=1) # 输入特征,除去目标列
y = data['target_column'] # 目标变量
# 数据预处理(如编码分类变量)
X = preprocessing.LabelEncoder().fit_transform(X)
# 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)
# 创建并训练逻辑回归模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# 预测新数据
predictions = model.predict(X_test)
# 模型评估(例如计算准确率)
accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)
```
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