线性模型和逻辑回归模型代码数据集

线性模型和逻辑回归都是机器学习中的基础预测模型，它们通常用于解决二分类问题。逻辑回归是一种特殊类型的线性模型，它基于sigmoid函数将线性结果映射到0到1之间，以预测事件发生的概率。

**线性模型**示例（假设用Python的sklearn库）：

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 假设X是特征矩阵，y是目标变量
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)  # 训练模型
predictions = model.predict(X_test)  # 预测测试集结果

**逻辑回归模型**示例（同样使用sklearn）：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

logistic_model = LogisticRegression()  # 使用默认设置，如最大迭代次数和正则化参数
logistic_model.fit(X_train, y_train)  # 训练模型
logistic_predictions = logistic_model.predict_proba(X_test)[:, 1]  # 预测并获取概率值

在这个例子中，`predict_proba()`返回的是每个样本属于正类的概率，而`predict()`只给出预测类别（通常是0或1）。