逻辑回归鉴别红酒种类
时间: 2023-11-21 16:55:05 浏览: 51
逻辑回归是一种二分类算法,可以用于鉴别红酒的种类。在这里,我们可以使用Sofmax回归算法来预测红酒的产地,并输出uracy,画出ROC曲线。\n\首先,我们需要导入红酒数据。可以使用Siki-r库中的_wi()函数来导入数据,代码如下:\n\```pyth\from sklear.datasets impor _wi\n\rwi = _wi()\x = rwi.\y = rwi.targ\```\n\接下来,我们需要将数据集分为训练集和测试集。可以使用rai_tes_spli()函数来实现,代码如下:\n\```pyth\from sklear.m_selecti impor trai_tes_spli\n\x_trai, x_tes, y_trai, y_tes = trai_tes_spli(x, y, tes_siz=.3, random_s=)\```\n\然后,我们可以使用逻辑回归模型来训练数据集,并进行预测。在这里,我们使用Sofmax回归算法来进行多分类预测,代码如下:\n\```pyth\from sklear.linear_m impor LogistiRegressi\n\r = LogistiRegressi(multi_class='muimi', solver='bfgs')\r.fi(x_trai, y_trai)\y_pr = lr.predi(x_tes)\```\n\最后,我们可以输出模型的准确率和ROC曲线。代码如下:\n\```pyth\from sklear.metrics impor accuracy_scor, r_curv, au\impor matplotlib.pyp as p\n\uracy = accuracy_scor(y_tes, y_pr)\pri(\Accuracy\", accuracy)\n\fpr = di()\pr = di()\r_au = di()\for i i rang(3):\ fpr[i], pr[i], _ = r_curv(y_tes, y_pr, pos_lab=i)\ r_au[i] = au(fpr[i],pr[i])\n\p.figur()\p.p(fpr[], pr[], color='r', lw=2, lab='ROC curv (r = %.2f)' % r_au[])\p.p([, 1], [, 1], color='vy', lw=2, linesty='--')\p.xlim([., 1.])\p.ylim([., 1.05])\p.xlab('Fals Positiv R')\p.ylab('Tru Positiv R')\p.ti('Receiver operating characteristi examp')\p.leg(=\wer righ\")\p.show()\```\n\