逻辑回归python 手写
时间: 2023-11-12 14:02:42 浏览: 42
逻辑回归是一种用于分类问题的机器学习算法,通过将特征和标签之间的关系建模为一个概率模型来进行分类预测。在Python中,我们可以使用scikit-learn库中的LogisticRegression类来实现逻辑回归算法。
首先,我们需要导入必要的库:
```python
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
```
接下来,我们准备我们的特征和标签数据:
```python
X = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5]]) # 特征数据
y = np.array([0, 0, 1, 1]) # 标签数据
```
然后,我们创建并训练逻辑回归模型:
```python
model = LogisticRegression() # 创建逻辑回归模型
model.fit(X, y) # 训练模型
```
最后,我们可以使用训练好的模型进行预测:
```python
new_data = np.array([[5, 6], [2, 1]]) # 新的特征数据
predictions = model.predict(new_data) # 使用模型进行预测
print(predictions) # 打印预测结果
```
通过以上步骤,我们就可以在Python中手写实现逻辑回归算法。当然,scikit-learn库中的LogisticRegression类已经实现了逻辑回归算法,我们也可以直接使用该类来训练和预测数据,简化我们的工作。