from sklearn.linear_model import LogisticRegression logreg = LogisticRegression() logreg.fit(x_train, y_train) y_pred = logreg.predict(x_val) acc_logreg = round(accuracy_score(y_pred, y_val) * 100, 2) print(acc_logreg)

时间: 2024-03-07 21:52:12 浏览: 76
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Logistic_Classification_regressionlogistic_logisticregression_

这段代码是使用逻辑回归模型进行模型训练和预测，并且计算模型的准确率。具体来说，`LogisticRegression()`是使用默认参数创建逻辑回归模型对象`logreg`，然后使用训练集数据对模型进行训练，即`logreg.fit(x_train, y_train)`。接着，使用验证集特征数据进行预测，得到预测结果`y_pred = logreg.predict(x_val)`。最后，使用`accuracy_score`函数计算预测结果与验证集目标变量数据的准确率`acc_logreg`，并将结果输出到屏幕上。
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LogisticRegresison_logisticregression_zip_

from sklearn.linear_model import LogisticRegression 接着，我们需要准备数据。数据通常包含特征（X）和目标变量（y）。在Python中，我们可以使用pandas库来处理数据： python import pandas as pd ...
rar

Appendix1B_K_cross_validation.rar_K._cross validation

from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.datasets import load_iris # 加载数据 iris = load_iris() X, y = iris.data, iris.target # 创建K-Fold对象 kf = KFold(n_splits=5) # 选择...

from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression model = LogisticRegression(solver='lbfgs', multi_class='multinomial') model.fit(x_train, y_train) y_pred = model.predict( X_test ) p_pred = model.predict_proba( X_test ) print( y_test, '\n' ) print( y_pred, '\n' ) print( p_pred )未定义“x_train”未定义“y_train”未定义“X_test”未定义“y_test”

from sklearn.linear_model import LogisticRegression iris = load_iris() X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42) model = Logistic...

1. 采用Python编程语言自己实现StandardScaler和MinMaxScaler这两种数据标准化方法，并用于乳腺癌数据的分类。 要求模型预测的准确率结果必须与以下sklearn的一样： from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.model_selection import train_test_split cancer = load_breast_cancer() X = cancer.data y = cancer.target X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=0, test_size=0.3) from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() #scaler = MinMaxScaler() scaler.fit(X_train) X_train_scaled = scaler.transform(X_train) X_test_scaled = scaler.transform(X_test) from sklearn.linear_model import LogisticRegression logreg=LogisticRegression() logreg.fit(X_train_scaled, y_train) y_pred = logreg.predict(X_test_scaled) from sklearn.metrics import accuracy_score accuracy_score(y_test, y_pred)

from sklearn.linear_model import LogisticRegression logreg = LogisticRegression() logreg.fit(X_train_scaled, y_train) y_pred = logreg.predict(X_test_scaled) # 计算准确率 from sklearn.metrics import ...

from sklearn.linear_model import LogisticRegression LR = LogisticRegression() LR.fit(X_train,Y_train) LR_pred = LR.predict(X_test)

这段代码是使用Scikit-learn库中的Logistic Regression模型对训练数据集(X_train,Y_train)进行拟合，然后使用训练好的模型对测试数据集(X_test)进行预测，预测结果保存在LR_pred中。Logistic Regression模型是一种...

from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) # 使用 'multinomial' 多分类方法 model2 = LogisticRegression(multi_class='multinomial', solver='lbfgs') model2.fit(X_train, y_train) y_pred2 = model2.predict(X_test) acc2 = accuracy_score(y_test, y_pred2) print('Accuracy score using "multinomial" method:', acc2)修改该程序使上述程序数据可视化

from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.decomposition import PCA # 加载数据并...

请指出下列python代码的错误并改正。from sklearn.metrics import confusion_matrix from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression kf = KFold(n_splits=3) accuracy_rate=[] cm=[] for train_index, test_index in kf.split(data): dataX_train = x[train_index] dataX_test=x[test_index] dataY_train = y[train_index] dataY_test=y[test_index] model = LogisticRegression() model.fit(dataX_train, dataY_train.astype('int')) # print(model.predict(dataX_test)) # print(dataY_test.tolist()) accuracy_rate.append(sum(model.predict(dataX_test)==dataY_test.tolist())/len(dataY_test)) cm.append(confusion_matrix(y_true=dataY_test, y_pred=model.predict(dataX_test)).T)

from sklearn.linear_model import LogisticRegression data = np.array([[1,2],[3,4],[5,6],[7,8],[9,10],[11,12]]) x = data[:,0:1] y = data[:,1] kf = KFold(n_splits=3) accuracy_rate=[] cm=[] for train_...

from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn import metrics import numpy as np import pandas as pd data = pd.read_csv( 'final_data1.csv') Y = data.y X = data.drop('y', axis=1) xmin = X.min(axis=0) xmax = X.max(axis=0) X_norm = (X-xmin)/(xmax-xmin) from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_norm, Y, test_size=0.2, random_state=42) clf = LogisticRegression(random_state=0,multi_class='multinomial') clf.fit(X_norm,Y) y_pred= clf.predict(X_test) y_pred= np.round(y_pred) 给出使用网格搜索（GridSearchCV）调上述代码的超参数的代码

from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import GridSearchCV import numpy as np import pandas as pd # 读取数据 data = pd.read_csv('final_data1.csv') Y = data.y...

from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.svm import SVC from sklearn.metrics import classification_report from sklearn.metrics import roc_auc_score from sklearn.metrics import accuracy_score import datetime from time import time models = [RandomForestClassifier(random_state=123, min_samples_split=3, min_samples_leaf=0.01, max_depth=5), LogisticRegression(random_state=123), SVC(kernel='rbf',gamma='auto',random_state=123,probability=True)] # 训练 for model in models: time0=time() model.fit(X_train, y_train) y_pred = model.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) rf_roc_auc = roc_auc_score(y_test,y_pred) print(type(model).__name__, 'accuracy:', accuracy) print('======='*10) print(type(model).__name__, 'roc:', rf_roc_auc) print('======='*10) print(classification_report(y_test, y_pred,target_names=['良性', '恶性'])) print('======='*10)代码解释

from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.svm import SVC from sklearn.metrics import classification_report from sklearn....

报错ValueError: np.nan is an invalid document, expected byte or unicode string. 怎么修改import pandas as pd from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfVectorizer from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy_score # 读取电影评论数据集 data = pd.read_csv(r'D:\shujukexue\review_data.csv', encoding='gbk') x = v.fit_transform(df['eview'].apply(lambda x: np.str_(x))) # 分割数据集为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data['review'], data['sentiment'], test_size=0.2, random_state=42) # 创建CountVectorizer对象进行词频统计和向量化 count_vectorizer = CountVectorizer() X_train_count = count_vectorizer.fit_transform(X_train) X_test_count = count_vectorizer.transform(X_test) # 创建TfidfVectorizer对象进行TF-IDF计算和向量化 tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer() X_train_tfidf = tfidf_vectorizer.fit_transform(X_train) X_test_tfidf = tfidf_vectorizer.transform(X_test) # 创建逻辑回归分类器并在CountVectorizer上进行训练和预测 classifier_count = LogisticRegression() classifier_count.fit(X_train_count, y_train) y_pred_count = classifier_count.predict(X_test_count) accuracy_count = accuracy_score(y_test, y_pred_count) print("Accuracy using CountVectorizer:", accuracy_count) # 创建逻辑回归分类器并在TfidfVectorizer上进行训练和预测 classifier_tfidf = LogisticRegression() classifier_tfidf.fit(X_train_tfidf, y_train) y_pred_tfidf = classifier_tfidf.predict(X_test_tfidf) accuracy_tfidf = accuracy_score(y_test, y_pred_tfidf) print("Accuracy using TfidfVectorizer:", accuracy_tfidf)

from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy_score # 读取电影评论数据集 data = pd.read_csv(r'D:\shujukexue\review_data.csv', encoding='gbk') # 分割...

# This is a sample Python script. # Press Shift+F10 to execute it or replace it with your code. # Press Double Shift to search everywhere for classes, files, tool windows, actions, and settings. def print_hi(name): # Use a breakpoint in the code line below to debug your script. print(f'Hi, {name}') # Press Ctrl+F8 to toggle the breakpoint. # Press the green button in the gutter to run the script. if __name__ == '__main__': print_hi('PyCharm') # See PyCharm help at https://www.jetbrains.com/help/pycharm/ from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) # 使用 'ovr' 多分类方法 model1 = LogisticRegression(multi_class='ovr', solver='liblinear') model1.fit(X_train, y_train) y_pred1 = model1.predict(X_test) acc1 = accuracy_score(y_test, y_pred1) print('Accuracy score using "ovr" method:', acc1)修改该程序使上述程序结果数据可视化

from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.decomposition import PCA # 加载数据 ...

import seaborn as sns import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.linear_model import LogisticRegression df = pd.read_csv('heart.csv') corrmat = df.corr() top_corr_features = corrmat.index plt.figure(figsize=(16,16)) sns.heatmap(df[top_corr_features].corr(),annot=True,cmap="RdYlGn") plt.show() sns.set_style('whitegrid') sns.countplot(x='target',data=df,palette='RdBu_r') plt.show() dataset = pd.get_dummies(df, columns=['sex', 'cp', 'fbs', 'restecg', 'exang', 'slope', 'ca', 'thal']) columns_to_scale = ['age', 'trestbps', 'chol', 'thalach', 'oldpeak'] scaler = StandardScaler() dataset[columns_to_scale] = scaler.fit_transform(dataset[columns_to_scale]) dataset.head() y = dataset['target'] X = dataset.drop(['target'], axis=1) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0) logreg = LogisticRegression() logreg.fit(X_train, y_train) print("Training accuracy: {:.3f}".format(logreg.score(X_train, y_train))) print("Test accuracy: {:.3f}".format(logreg.score(X_test, y_test)))改写为ROC代码

from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import roc_curve, auc df = pd.read_csv('heart.csv') # 查看特征相关性 corrmat = df.corr() top_corr_features = corrmat.index ...

【多选】分类正确率、混淆矩阵是评价分类模型效果的重要依据，下列编程语句有错误的是()(其中x , y是训练集和训练集标签，分别为DataFrame对象和Series对象) from sklearn.model_selection import train_test_split train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(x,y, test_size=0.20，random_state=1e) from sklearn.linear_model import LogisticRegression 模型构建 clf = LogisticRegression(random_state=10,penalty='l1' ,solver='liblinear ') ####(1)#### 模型训练 clf.fit(train_x, train_y) 模型预测y_pred = clf.predict(test_x) print("分类正确率: " , round(clf.score(test_x, test_y),4))####(2)#### from sklearn.metrics import classification_report 输出主要分类指标的文本报告 print(classification_report(test_x,test_y)) ####(3)#### from sklearn.metrics import confusion_matrix import seaborn as sns 设置正常显示中文 sns.set(font='SimHei ')绘制热力图 ax = sns.heatmap(plot(test_y, y_pred), ####(4)#### annot=True,fmt= 'd ') ax.set_ylabel('真实') ax.set_xlabel('预测') ax.set_title('混淆矩阵热力图')

from sklearn.linear_model import LogisticRegression clf = LogisticRegression(random_state=10, penalty='l1', solver='liblinear') clf.fit(train_x, train_y) y_pred = clf.predict(test_x) print("分类正确...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.svm import SVC from sklearn.metrics import classification_report from sklearn.metrics import confusion_matrix fruits = pd.read_table('fruit_data_with_colors.txt') fruits.head() fruits.shape print(fruits['fruit_name'].unique()) fruits.drop('fruit_label', axis=1).hist(bins=30, figsize=(9,9)) plt.suptitle("Histogram for each numeric input variable") plt.show() feature_names = ['mass', 'width', 'height', 'color_score'] x = fruits[feature_names] y = fruits['fruit_label'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=0) scaler = MinMaxScaler() X_train = scaler.fit_transform(X_train) X_test = scaler.transform(X_test) logreg = LogisticRegression() logreg.fit(X_train, y_train) clf = DecisionTreeClassifier().fit(X_train, y_train) knn = KNeighborsClassifier() knn.fit(X_train, y_train) svm = SVC() svm.fit(X_train, y_train) pred = knn.predict(X_test)

你给出的代码是一个简单的机器学习分类问题的示例代码，使用的是Python中的sklearn库。该代码使用了4个输入特征来预测水果的标签，使用了4个分类器：Logistic回归、决策树、K近邻和支持向量机（SVM）。其中，...

简单分析代码import pandas as pd from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy_score import joblib # 读取 Excel 文件 data = pd.read_excel('所有评论数据(1).xlsx') # 提取文本和情感倾向值 text = data['评论内容'].tolist() sentiment = data['情感倾向'].tolist() # 将连续的情感倾向值转换为离散的类别 threshold = 0.5 sentiment_class = ['positive' if s >= threshold else 'negative' for s in sentiment] # 将文本转换为特征向量 vectorizer = CountVectorizer() X = vectorizer.fit_transform(text) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, sentiment_class, test_size=0.2, random_state=42) # 训练模型 model = LogisticRegression() model.fit(X_train, y_train) # 评估模型 y_pred = model.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print("Accuracy:", accuracy) # 保存模型 joblib.dump(model, 'model.pkl') joblib.dump(vectorizer, 'vectorizer.pkl')

7. 创建一个 LogisticRegression 模型对象 model，并使用 fit 方法对训练数据进行训练。 8. 使用模型对测试集数据进行预测，得到预测结果 y_pred。 9. 使用 accuracy_score 函数计算预测结果的准确率，并将结果存储...

import pandas as pd from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score # 读取数据集 data = pd.read_csv('train_binary.csv') # 提取特征和标签 X = data.drop(['label'], axis=1) y = data['label'] # 切分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.33, random_state=42) # 定义逻辑斯蒂回归模型，并拟合训练集 model = LogisticRegression() model.fit(X_train, y_train) # 在测试集上进行预测，并计算准确率 y_pred = model.predict(X_test) acc = accuracy_score(y_test, y_pred) print('Accuracy:', acc)以上代码出现STOP: TOTAL NO. of ITERATIONS REACHED LIMIT.的问题，请问如何解决

这个问题通常是由于逻辑回归模型的收敛条件未满足或数据存在问题...model = LogisticRegression(max_iter=1000) 如果增加迭代次数后仍然出现相同的错误，可能需要对数据进行进一步的处理，如标准化、特征选择等。

import pandas as pd from sklearn.datasets import load_wine from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.svm import SVC data = load_wine() # 导入数据集 X = pd.DataFrame(data.data, columns=data.feature_names) y = pd.Series(data.target) # 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=0) # 构建分类模型 model = LogisticRegression() model.fit(X_train, y_train) # 预测测试集结果 y_pred = model.predict(X_test) #评估模型性能 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) report = classification_report(y_test, y_pred) print('准确率:', accuracy) # 特征选择 selector = SelectKBest(f_classif, k=6) X_new = selector.fit_transform(X, y) print('所选特征:', selector.get_support()) # 模型降维 pca = PCA(n_components=2) X_new = pca.fit_transform(X_new) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_new, y, test_size=0.2, random_state=0) def Sf(model,X_train, X_test, y_train, y_test,modelname): mode = model() mode.fit(X_train, y_train) y_pred = mode.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(modelname, accuracy) importance = mode.feature_importances_ print(importance) def Sf1(model,X_train, X_test, y_train, y_test,modelname): mode = model() mode.fit(X_train, y_train) y_pred = mode.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(modelname, accuracy) modelname='支持向量机' Sf1(SVC,X_train, X_test, y_train, y_test,modelname) modelname='逻辑回归' Sf1(LogisticRegression,X_train, X_test, y_train, y_test,modelname) modelname='高斯朴素贝叶斯算法训练分类器' Sf1(GaussianNB,X_train, X_test, y_train, y_test,modelname) modelname='K近邻分类' Sf1(KNeighborsClassifier,X_train, X_test, y_train, y_test,modelname) modelname='决策树分类' Sf(DecisionTreeClassifier,X_train, X_test, y_train, y_test,modelname) modelname='随机森林分类' Sf(RandomForestClassifier,X_train, X_test, y_train, y_test,modelname)加一个画图展示

import matplotlib.pyplot as plt importance = mode.feature_importances_ features = list(X.columns) plt.barh(features, importance) plt.title('Feature Importance') plt.xlabel('Importance') plt.show() ...
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from sklearn.linear_model import LogisticRegression 3. **划分数据集**：将数据集划分为训练集和测试集。train_test_split函数可以帮助我们快速完成这一任务。 python from sklearn.model_selection ...

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