二元logistic回归方程是什么
时间: 2023-03-10 16:13:57 浏览: 125
二元logistic回归方程是一种用于构建分类器的机器学习算法,它用来预测一个特定的输入属于某个类别的概率。它通过使用一个逻辑函数来表示输出变量,并使用梯度下降法来进行参数估计,以最大程度地减少预测误差。
相关问题
建立关于x1,x2 和x1x2 的 Logistic 回归方程.
假设我们有一个包含两个特征(x1和x2)和一个二元目标变量(y)的数据集。我们可以使用逻辑回归模型来建立x1、x2和x1x2对y的影响关系。
逻辑回归模型的一般形式是:
p(y=1|x1,x2) = σ(β0 + β1x1 + β2x2 + β3x1x2)
其中,σ是sigmoid函数,β0、β1、β2和β3是需要估计的系数。
这个方程表达的是当x1、x2和x1x2的值给定时,y等于1的概率。我们可以通过最大化似然函数来估计模型参数,或者使用梯度下降等优化算法来最小化成本函数来实现此目的。
python代码建立关于x1,x2 和x1x2 的 Logistic 回归方程.
下面是一个使用Python的scikit-learn库来建立x1、x2和x1x2对y的影响关系的逻辑回归模型的示例代码:
```python
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# 创建一个样本数据集,包含两个特征(x1和x2)和一个二元目标变量(y)
X = np.array([[1, 2, 1], [2, 1, 0], [3, 4, 1], [4, 3, 0]])
y = np.array([1, 0, 1, 0])
# 实例化一个逻辑回归模型
model = LogisticRegression()
# 使用样本数据拟合模型
model.fit(X, y)
# 查看模型系数
print(model.intercept_, model.coef_)
```
这个代码使用一个包含4个样本和3个特征的数据集来实例化并拟合一个逻辑回归模型。其中,第一个特征是x1,第二个特征是x2,第三个特征是x1x2。模型拟合后,我们可以使用intercept_和coef_属性来查看模型的系数。其中,intercept_是截距,coef_是特征的系数。