anaconda二元分类的代码

在Anaconda环境中进行二元分类任务，通常会使用Python的数据科学库如scikit-learn。以下是一个简单的例子，演示如何使用Scikit-Learn库中的逻辑回归模型进行二分类：

# 导入必要的库
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据集（假设已经有一个名为'data.csv'的文件）
data = pd.read_csv('data.csv')

# 数据预处理（这里简化处理，实际操作需要清洗、编码等步骤）
X = data.drop('target_column', axis=1)  # 特征列
y = data['target_column']             # 目标变量

# 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
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

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