from sklearn.linear_model import LogisticRegression #复习情况(时长,效率),分别为:复习小时数;[0,1]范围小数(越大效率 X train =[(0,0),(2,0.9),(3,0.4),(4,0.9),(5,0.4),(6,0.4), (6.0.8),(6,0.7),(7,0.2),(7.5,0.8),(7,0.9),(8,0.1), (8,0.6),(8,0.8)] #0表示不及格,1表示及格 ytrain =[0,0, 0,1, 0,0,1, 1, 0,1,1,0, 1,1] reg- LogisticRegressionO reg.fit(X_train, ytrain) X test =((3,0.9),(8.0.5),(7.0.2),(4,0.5),(4,0.7)1 ytest-10,1.0,0, score F reguscore(X test. y_test) Neapming F 1(8, 0.9)1 resultH reg-predict_proba(learning) msg =“模型得分:(0) 复习时长为:{1[01},效率为:{1[1]} 您不及格的概率为:{2[0]} 您及格的概率为:{2[11 综合判断,您会:{3}".format(score,learning[0],result[0], ‘不及格’if result[0][0]>0.5 else及格! 要求:写出核心语句功能、写出“模型、训练方法、模型评价方法”、写出核心函数功能?
时间: 2023-09-27 18:07:16 浏览: 39
核心语句功能:使用逻辑回归模型对学生的复习情况进行预测,并给出预测结果和概率。
模型:逻辑回归模型是一种用于分类问题的机器学习模型。
训练方法:逻辑回归模型的训练通常使用梯度下降等优化方法,通过最小化损失函数来拟合训练数据。
模型评价方法:逻辑回归模型的性能评价可以采用准确率、精确率、召回率等指标进行评估。
核心函数功能:该代码通过训练得到的逻辑回归模型,对给定的复习情况进行预测,返回两个概率值,分别表示不及格和及格的概率,并根据预测结果给出相应的建议。具体功能如下:
1. 使用训练数据集X_train和y_train训练逻辑回归模型。
2. 对测试数据集X_test进行预测,得到预测结果result。
3. 根据预测结果result计算得分score,表示模型的预测准确度。
4. 根据测试数据集X_test和预测结果result计算概率值,表示不及格和及格的概率。
5. 根据概率值和预测结果给出相应的建议,返回一个包含建议信息的字符串。
相关问题
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
Logistic Regression is a statistical method used for binary classification problems (classifying data into two categories). It uses a logistic function to model the probability of a certain input belonging to a certain category. In Python, you can use the scikit-learn library to implement Logistic Regression using the `LogisticRegression` class from the `linear_model` module. Here's an example of how to use it:
```
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import load_iris
# Load iris dataset
iris = load_iris()
# Create logistic regression object
lr = LogisticRegression()
# Fit the model to the data
lr.fit(iris.data, iris.target)
# Predict new data
new_data = [[5.0, 3.6, 1.3, 0.25], [6.5, 3.0, 5.2, 2.0]]
predictions = lr.predict(new_data)
print(predictions)
```
In this example, we load the iris dataset and create a `LogisticRegression` object. We then fit the model to the data and predict the class of two new data points. The output should be an array with the predicted classes (0, 2) for the two new data points.
import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn import metrics import matplotlib.pyplot as plt
这段代码导入了 pandas、numpy、scikit-learn 和 matplotlib.pyplot 库中的一些常用模块和函数。
- `import pandas as pd` 导入了 pandas 库,并将其重命名为 pd,用于数据处理和分析。
- `import numpy as np` 导入了 numpy 库,并将其重命名为 np,用于数值计算和数组操作。
- `from sklearn.model_selection import train_test_split` 导入了 scikit-learn 库中的 train_test_split 函数,用于将数据集拆分为训练集和测试集。
- `from sklearn.linear_model import LogisticRegression` 导入了 scikit-learn 库中的逻辑回归模型(LogisticRegression),用于进行分类任务。
- `from sklearn import metrics` 导入了 scikit-learn 库中的 metrics 模块,用于评估模型性能。
- `import matplotlib.pyplot as plt` 导入了 matplotlib 库中的 pyplot 模块,并将其重命名为 plt,用于绘制数据可视化图形。
这段代码的目的是导入所需的库和模块,以便在后续的代码中使用它们进行数据处理、模型训练和评估以及结果可视化等操作。
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