python逻辑回归的步骤
时间: 2023-11-29 10:47:00 浏览: 38
以下是Python逻辑回归的步骤:
1. 收集数据:采用任意方法收集数据,数据类型为数值型,结构化数据格式则最佳。
2. 准备数据:对数据进行预处理,包括数据清洗、数据转换、特征选择等。
3. 分析数据:采用任意方法对数据进行分析,包括数据可视化、特征相关性分析等。
4. 训练算法:使用逻辑回归算法进行训练,目的是为了找到最佳的分类回归系数。
5. 测试算法:使用测试数据集对训练好的模型进行测试,计算模型的准确率、召回率、F1值等指标。
6. 使用算法:使用训练好的模型对新数据进行分类预测。
下面是一个简单的Python逻辑回归示例,使用sklearn库中的LogisticRegression类:
```python
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 1. 收集数据
X = [[1, 2], [2, 3], [3, 1], [4, 3], [5, 3], [6, 2]]
y = [0, 0, 0, 1, 1, 1]
# 2. 准备数据
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)
# 3. 分析数据(略)
# 4. 训练算法
clf = LogisticRegression()
clf.fit(X_train, y_train)
# 5. 测试算法
y_pred = clf.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)
# 6. 使用算法
new_data = [[3, 2], [4, 2]]
y_pred = clf.predict(new_data)
print("Predictions:", y_pred)
```