python 请基于梯度下降法对课本中表4.1数据的“房屋单价”属性建立逻辑斯蒂分类模型

好的，首先我们需要导入相关的库，包括numpy和pandas等。然后读取表格数据，将“房屋单价”属性作为目标变量y，其余属性作为自变量X。接着我们需要对数据进行处理，包括数据的归一化处理和划分训练集和测试集。最后，我们可以基于梯度下降法建立逻辑斯蒂分类模型，并进行模型的训练和预测。

下面是具体的代码实现：

import numpy as np
import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
y = data['房屋单价']
X = data.drop('房屋单价', axis=1)

# 数据归一化处理
X = (X - X.mean()) / X.std()

# 划分训练集和测试集
train_size = int(len(data) * 0.8)
X_train, y_train = X[:train_size], y[:train_size]
X_test, y_test = X[train_size:], y[train_size:]

# 定义逻辑斯蒂分类模型
class LogisticRegression:
    def __init__(self, lr=0.01, num_iter=100000):
        self.lr = lr
        self.num_iter = num_iter

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

    def fit(self, X, y):
        # 初始化模型参数
        self.theta = np.zeros(X.shape[1])

        # 梯度下降法训练模型
        for i in range(self.num_iter):
            z = np.dot(X, self.theta)
            h = self.sigmoid(z)
            gradient = np.dot(X.T, (h - y)) / y.size
            self.theta -= self.lr * gradient

    def predict(self, X):
        return np.round(self.sigmoid(np.dot(X, self.theta)))

# 训练逻辑斯蒂分类模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算模型的准确率
accuracy = np.sum(y_pred == y_test) / y_test.size
print('准确率：{}'.format(accuracy))

此处的代码中，我们定义了一个LogisticRegression类，包含sigmoid函数、fit方法和predict方法。在fit方法中，我们使用梯度下降法更新模型参数theta，最终得到训练好的模型。在predict方法中，我们使用训练好的模型对输入的数据进行预测。最后，我们计算模型在测试集上的准确率，作为模型性能的评价指标。