python 逻辑回归代码

逻辑回归的Python代码可以使用scikit-learn库来实现。下面是一个简单的示例代码：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 创建逻辑回归模型对象
model = LogisticRegression()

# 准备训练数据
X_train = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]  # 输入特征
y_train = [0, 1, 0]  # 类别标签

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 准备测试数据
X_test = [[2, 3], [4, 5]]

# 预测结果
y_pred = model.predict(X_test)

# 打印预测结果
print(y_pred)

在这个示例代码中，我们首先导入了`LogisticRegression`类，然后创建了一个逻辑回归模型对象`model`。接下来，我们准备了训练数据`X_train`和对应的类别标签`y_train`。然后，我们使用`fit`方法对模型进行训练。接着，我们准备了测试数据`X_test`，并使用`predict`方法对测试数据进行预测，得到了预测结果`y_pred`。最后，我们打印了预测结果。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要对数据进行预处理、进行交叉验证等步骤来提高模型的性能。

相关问题

python逻辑回归输出

在Python中，使用sklearn库中的LogisticRegression模型可以进行逻辑回归。训练好模型后，可以使用predict方法进行预测，输出预测结果。示例代码如下：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 假设X和y是训练数据
model = LogisticRegression()
model.fit(X, y)

# 假设test_data是测试数据
y_pred = model.predict(test_data)
print(y_pred)

其中，y_pred就是逻辑回归的输出结果。

逻辑回归模型python代码

逻辑回归是一种常用的分类算法，在Python中可以使用原生Python来实现逻辑回归模型。以下是一个简单的逻辑回归模型的Python代码示例：

import numpy as np

def sigmoid(z):
    return 1 / (1 + np.exp(-z))

def logistic_regression(X, y, num_iterations, learning_rate):
    m, n = X.shape
    theta = np.zeros((n, 1))
    
    for i in range(num_iterations):
        z = np.dot(X, theta)
        h = sigmoid(z)
        
        gradient = np.dot(X.T, (h - y)) / m
        theta -= learning_rate * gradient
        
    return theta

# 使用示例
X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
y = np.array([[0], [1], [0]])

num_iterations = 1000
learning_rate = 0.01

theta = logistic_regression(X, y, num_iterations, learning_rate)

print("逻辑回归模型的参数(theta)：")
print(theta)