python二元逻辑回归解读
时间: 2024-01-09 12:22:48 浏览: 47
二元逻辑回归是一种用于处理二分类问题的机器学习算法。在Python中,可以使用sklearn库中的LogisticRegression函数来实现二元逻辑回归。下面是LogisticRegression函数的参数总结:
- penalty:正则化项,默认为'l2',可选值为'l1'和'l2'。
- dual:是否使用对偶形式,默认为False。
- tol:停止迭代的容差,默认为0.0001。
- C:正则化强度的倒数,默认为1.0。
- fit_intercept:是否计算截距,默认为True。
- intercept_scaling:截距的缩放因子,默认为1。
- class_weight:类别权重,默认为None。
- random_state:随机种子,默认为None。
- solver:优化算法,默认为'warn',可选值为'newton-cg'、'lbfgs'、'liblinear'、'sag'和'saga'。
- max_iter:最大迭代次数,默认为100。
- multi_class:多分类问题的策略,默认为'warn',可选值为'ovr'和'multinomial'。
- verbose:详细程度,默认为0。
- warm_start:是否重用上一次训练的解,默认为False。
- n_jobs:并行运行的作业数,默认为None。
以下是一个演示二元逻辑回归的例子:
```python
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import confusion_matrix
# 假设有一组特征数据X和对应的标签y
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
# 创建逻辑回归模型
model = LogisticRegression()
# 在训练集上训练模型
model.fit(X_train, y_train)
# 在测试集上进行预测
y_pred = model.predict(X_test)
# 计算混淆矩阵
m = confusion_matrix(y_test, y_pred)
print(m)
```
以上代码中,首先使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集。然后创建LogisticRegression模型,并在训练集上进行训练。接下来,使用训练好的模型对测试集进行预测,并计算混淆矩阵。
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