用python编写逻辑回归程序用随机梯度下降法,应用疝气病症马数据集对上述算法进行验证,画出可视化图形,并进行分析
时间: 2024-09-20 17:06:27 浏览: 17
在Python中,我们可以使用Scikit-Learn库来实现逻辑回归模型,结合随机梯度下降法(SGD)。这里我们将使用`sklearn.datasets.load_breast_cancer()`加载乳腺癌(不是疝气病症马数据集,因为该数据集并不存在于scikit-learn自带的数据集中,通常用于二分类问题如癌症预测)作为例子。
首先,确保安装了必要的库:
```bash
pip install numpy pandas scikit-learn matplotlib seaborn
```
然后,以下是编写逻辑回归并使用随机梯度下降的一个示例:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn import datasets
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 加载乳腺癌数据
data = datasets.load_breast_cancer()
X = data.data
y = data.target
# 数据预处理(如果需要)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建逻辑回归模型,使用SGD优化器
model = LogisticRegression(solver='sgd', max_iter=1000)
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)
# 预测
y_pred = model.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy * 100:.2f}%")
# 可视化决策边界
plt.figure(figsize=(8, 6))
sns.set_theme(style="whitegrid")
plot_data = pd.DataFrame({"x": X[:, 0], "y": X[:, 1], "label": y})
sns.scatterplot(data=plot_data, x="x", y="y", hue="label")
xlims, ylims = plt.xlim(), plt.ylim()
xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(xlims[0], xlims[1]), np.linspace(ylims[0], ylims[1]))
Z = model.decision_function(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
Z = Z.reshape(xx.shape)
plt.contourf(xx, yy, Z, levels=np.arange(-3, 3, 0.5), cmap="RdBu_r", alpha=0.8)
plt.title("Logistic Regression with SGD Decision Boundaries")
plt.show()
# 结论与分析
# 分析模型性能、过拟合或欠拟合情况以及特征的重要性等,这取决于实际数据和结果。
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