给我一个logistic回归的代码
时间: 2023-03-10 17:13:58 浏览: 61
这是一个简单的Logistic回归代码:from sklearn.linear_model import LogisticRegressionclf = LogisticRegression()
clf.fit(X_train, y_train)y_pred = clf.predict(X_test)
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给我一个python logistic回归代码示例
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# training data
X = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])
y = np.array([0, 0, 0, 1])
# create and train model
model = LogisticRegression()
model.fit(X, y)
# predict
predictions = model.predict(X)
# results
print(predictions)
#[0 0 0 1]
生成一个有序logistic回归的代码
好的,以下是使用Python实现有序Logistic回归模型的代码:
```python
# 导入需要的库
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 读取数据
data = pd.read_csv("nba_data.csv")
# 数据预处理
data = data.dropna() # 删除缺失值
data = (data - np.mean(data, axis=0)) / np.std(data, axis=0) # 数据标准化
# 划分数据集
X = data.drop(["win"], axis=1)
y = data["win"]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
# 训练模型
model = LogisticRegression(multi_class='multinomial', solver='lbfgs', max_iter=1000)
model.fit(X_train, y_train)
# 预测结果
y_pred = model.predict(X_test)
# 计算准确率
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("准确率为:", acc)
```
与标准的逻辑回归模型不同的是,这里我们将`multi_class`参数设置为`multinomial`,并将`solver`参数设置为`lbfgs`,这样就可以实现有序Logistic回归模型。同时,我们还将`max_iter`的值设置为1000,以保证模型能够收敛。其他的步骤与标准的逻辑回归模型相同。
需要注意的是,有序Logistic回归模型适用于有序分类问题,即目标变量有多个有序的类别,而标准的逻辑回归模型适用于二分类问题。