逻辑回归分类的核心代码：

逻辑回归（Logistic Regression）是一种常见的二分类算法，它的核心思想是根据样本的特征值，通过一个线性函数来预测样本属于某一类别的概率，然后将概率值转换为0或1，得到预测结果。

以下是一个基于scikit-learn库实现的逻辑回归分类模型的核心代码：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# Load the training data
X_train, y_train = load_training_data()

# Define the logistic regression model
model = LogisticRegression()

# Train the model with the training data
model.fit(X_train, y_train)

# Load the test data
X_test, y_test = load_test_data()

# Make predictions on the test data
y_pred = model.predict(X_test)

该代码首先加载训练数据X_train和对应的标签y_train，然后定义逻辑回归模型。接下来，使用模型的fit方法，将训练数据用于模型训练。然后加载测试数据X_test和对应的标签y_test，并使用模型的predict方法进行预测，得到预测结果y_pred。在实际应用中，可以根据具体情况调整模型的参数，以获得更好的分类效果。

相关问题

逻辑回归算法实现实验代码

逻辑回归是一种经典的分类算法，主要用于处理二分类问题。下面是一份简单的逻辑回归实验代码，可以帮助您更好地了解逻辑回归算法的实现：

import numpy as np
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 生成随机数据集
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, n_classes=2, random_state=42)

# 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=0.3, random_state=42)

class LogisticRegression:
    def __init__(self, lr=0.01, num_iter=100000, fit_intercept=True):
        self.lr = lr  # 学习率
        self.num_iter = num_iter  # 迭代次数
        self.fit_intercept = fit_intercept  # 是否拟合截距
        self.theta = None  # 模型参数

    def __sigmoid(self, z):
        return 1 / (1 + np.exp(-z))

    def __add_intercept(self, X):
        intercept = np.ones((X.shape, 1))
        return np.concatenate((intercept, X), axis=1)

    def fit(self, X, y):
        if self.fit_intercept:
            X = self.__add_intercept(X)

        # 初始化模型参数
        self.theta = np.zeros(X.shape)

        for i in range(self.num_iter):
            z = np.dot(X, self.theta)
            h = self.__sigmoid(z)
            gradient = np.dot(X.T, (h - y)) / y.size
            self.theta -= self.lr * gradient

    def predict_prob(self, X):
        if self.fit_intercept:
            X = self.__add_intercept(X)

        return self.__sigmoid(np.dot(X, self.theta))

    def predict(self, X, threshold=0.5):
        return self.predict_prob(X) >= threshold

# 训练模型
model = LogisticRegression(lr=0.1, num_iter=300000)
model.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上评估模型性能
preds = model.predict(X_test)
accuracy = (preds == y_test).mean()
print(f"Accuracy: {accuracy}")

上述代码中，我们使用`make_classification`函数生成了一个随机的二分类数据集，并将其分为训练集和测试集。然后，我们定义了一个`LogisticRegression`类，其中包含了逻辑回归的核心算法实现。在训练模型时，我们使用梯度下降法来最小化损失函数，并迭代更新模型参数。最后，我们在测试集上评估了模型的性能。

logistic算法实现二分类 核心代码

下面是一个简单的 Python 实现逻辑回归（logistic regression）算法来实现二分类，包括训练和预测。

import numpy as np

class LogisticRegression:
    def __init__(self, lr=0.01, num_iter=100000, fit_intercept=True, verbose=False):
        self.lr = lr
        self.num_iter = num_iter
        self.fit_intercept = fit_intercept
        self.verbose = verbose
    
    def __add_intercept(self, X):
        intercept = np.ones((X.shape[0], 1))
        return np.concatenate((intercept, X), axis=1)
    
    def __sigmoid(self, z):
        return 1 / (1 + np.exp(-z))
    
    def __loss(self, h, y):
        return (-y * np.log(h) - (1 - y) * np.log(1 - h)).mean()
    
    def fit(self, X, y):
        if self.fit_intercept:
            X = self.__add_intercept(X)
        
        # 初始化权重
        self.theta = np.zeros(X.shape[1])
        
        for i in range(self.num_iter):
            z = np.dot(X, self.theta)
            h = self.__sigmoid(z)
            gradient = np.dot(X.T, (h - y)) / y.size
            self.theta -= self.lr * gradient
            
            if(self.verbose == True and i % 10000 == 0):
                z = np.dot(X, self.theta)
                h = self.__sigmoid(z)
                print(f'loss: {self.__loss(h, y)} \t')
    
    def predict_prob(self, X):
        if self.fit_intercept:
            X = self.__add_intercept(X)
    
        return self.__sigmoid(np.dot(X, self.theta))
    
    def predict(self, X, threshold):
        return self.predict_prob(X) >= threshold

这个模型实现了以下功能：

- `__add_intercept` 方法添加一个截距项到输入数据（如果 `fit_intercept=True`）。
- `__sigmoid` 方法应用 sigmoid 函数来实现概率预测。
- `__loss` 方法计算损失函数。
- `fit` 方法使用梯度下降来拟合模型参数。
- `predict_prob` 方法预测样本的概率。
- `predict` 方法根据阈值返回二分类结果。

使用方法：

import numpy as np
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
import matplotlib.pyplot as plt

X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=2, n_informative=2, n_redundant=0, n_clusters_per_class=1, random_state=42)

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

model = LogisticRegression(lr=0.1, num_iter=300000)
model.fit(X_train, y_train)

# 绘制决策边界
x1_min, x1_max = X[:, 0].min() - .5, X[:, 0].max() + .5
x2_min, x2_max = X[:, 1].min() - .5, X[:, 1].max() + .5
xx1, xx2 = np.meshgrid(np.linspace(x1_min, x1_max, 100), np.linspace(x2_min, x2_max, 100))
X_test = np.c_[xx1.ravel(), xx2.ravel()]

Z = model.predict_prob(X_test)
Z = Z.reshape(xx1.shape)

plt.contourf(xx1, xx2, Z, cmap=plt.cm.RdBu, alpha=.8)
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap=plt.cm.RdBu, edgecolors='k')
plt.show()

print("Test accuracy:", sum(model.predict(X_test, 0.5) == y_test) / len(y_test))

这里使用 Scikit-Learn 的 `make_classification` 函数生成一个二分类数据集，并将它分成训练和测试集。我们使用 `LogisticRegression` 类拟合训练数据，并使用 `predict` 方法在测试集上进行预测。最后，我们绘制了决策边界并计算了测试准确度。