改进y_predict = lr.predict(x_test)
时间: 2023-06-07 17:07:37 浏览: 49
您可以尝试使用交叉验证(cross-validation)来改进y_predict = lr.predict(x_test)。交叉验证可以帮助您更准确地评估模型的性能,从而避免过拟合的问题。您可以使用sklearn库中的cross_val_score()函数进行交叉验证,具体操作可以参考相关文档。
相关问题
lr = LogisticRegression() lr.fit(X_train, y_train) lr_yhat = lr.predict(X_test)
这段代码是一个基于逻辑回归(Logistic Regression)模型的训练和预测过程。让我来解释每一行的作用:
1. `lr = LogisticRegression()`
这行代码创建了一个名为`lr`的逻辑回归分类器对象。
2. `lr.fit(X_train, y_train)`
这行代码使用训练数据`X_train`和对应的目标标签`y_train`来训练逻辑回归模型。模型会学习如何根据特征来预测目标标签。
3. `lr_yhat = lr.predict(X_test)`
这行代码使用已经训练好的逻辑回归模型`lr`对测试数据`X_test`进行预测,将预测结果保存在`lr_yhat`变量中。
综合起来,这段代码使用逻辑回归模型训练了一个分类器,并使用该分类器对测试数据进行了预测。预测结果保存在`lr_yhat`变量中,可以用于后续的分析和评估。逻辑回归常用于二分类问题,可以根据输入特征来预测样本属于哪个类别。
怎么解决from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report, confusion_matrix x_pred=lr.predict(x_train) score1=accuracy_score(y_train,x_pred) y_pred=lr.predict(x_test) score2=accuracy_score(y_test,y_pred) print(score1 , score2)问题 Classification metrics can't handle a mix of binary and continuous targets
根据错误提示,你的目标变量(y_train 和 y_test)是一个混合了二进制和连续值的组合。分类度量标准不能直接应用于这样的情况。
解决这个问题的方法之一是将连续变量转换为二进制变量,以便可以使用分类度量标准。你可以将连续变量转换为二进制变量的方法包括使用阈值进行二元化或者将其转换为分类变量。
例如,假设你的连续变量表示某个数值大于阈值时为正类,小于等于阈值时为负类,你可以使用 `numpy` 库来实现二元化:
```python
import numpy as np
threshold = 0.5 # 设置阈值
y_train_binary = np.where(y_train > threshold, 1, 0) # 将连续变量转换为二进制变量
y_test_binary = np.where(y_test > threshold, 1, 0) # 将连续变量转换为二进制变量
x_pred = lr.predict(x_train)
score1 = accuracy_score(y_train_binary, x_pred)
y_pred = lr.predict(x_test)
score2 = accuracy_score(y_test_binary, y_pred)
print(score1, score2)
```
在上面的代码中,我们使用 `numpy` 的 `where` 函数根据阈值将连续变量转换为二进制变量,并将其用于计算准确率。
请注意,具体的转换方法取决于你的数据和问题的特点,所以你可能需要根据实际情况进行调整。