改进逻辑回归 python代码

可以通过引入多项式特征、交互特征、组合特征等方法来改进逻辑回归模型，从而处理非线性的分类问题。具体来说，可以通过特征工程的方式将原始特征进行变换，以引入非线性关系。例如，可以通过添加多项式特征，将原始特征的高阶项加入到模型中，例如原始特征的平方项、立方项等。还可以引入交互特征，将不同特征之间的乘积或分割点（例如，做差或做除）作为新的特征。通过引入这些非线性特征，逻辑回归可以更好地捕捉到数据中的非线性关系，从而能够更好地分类非线性可分的数据。需要注意的是，在引入非线性特征时，可能需要进行正则化或其他模型调优技巧，以避免过拟合问题。

以下是一个使用sklearn库实现改进逻辑回归的Python代码示例：

import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
from sklearn.pipeline import make_pipeline
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 生成数据集
np.random.seed(0)
X = np.random.randn(100, 2)
y = np.logical_xor(X[:, 0] > 0, X[:, 1] > 0)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建多项式逻辑回归模型
model = make_pipeline(PolynomialFeatures(degree=2), LogisticRegression())
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算预测准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)