逻辑回归算法原理python实现

逻辑回归是一种广泛用于分类任务的线性模型，特别适合于二分类问题。其基本思想是建立输入特征和输出概率之间的线性关系，然后使用sigmoid函数将这个线性结果转换为0到1之间的概率，从而预测一个样本属于某个类别的可能性。

Python中，我们可以使用sklearn库中的LogisticRegression模块来实现逻辑回归。以下是逻辑回归的基本步骤：

1. **数据准备**：导入所需的库，如numpy, pandas, 和sklearn，并加载数据集。

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 加载数据（假设数据集名为df）
X = df.drop('target_column', axis=1)  # 特征
y = df['target_column']  # 目标变量

2. **数据预处理**：通常包括归一化或标准化数据，因为逻辑回归对特征尺度敏感。

scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

3. **划分训练集和测试集**：

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

4. **创建并训练模型**：

model = LogisticRegression(max_iter=10000)  # 配置参数，例如迭代次数
model.fit(X_train, y_train)

5. **预测和评估**：

y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = model.score(X_test, y_test)

6. **模型解释**：逻辑回归模型的系数和截距可以用来理解各个特征对目标变量的影响。