python 门限回归

门限回归是一种基于逻辑回归的分类算法，它的目的是将连续的预测值转化为二元分类结果。在门限回归中，我们可以通过设置一个阈值来将连续的预测值转化为二元分类结果。如果预测值大于这个阈值，就被归为一类，否则归为另一类。

在 Python 中，我们可以使用 scikit-learn 库来实现门限回归。具体来说，我们可以使用 LogisticRegression 模型，并通过设置阈值来将预测结果转化为二元分类结果。例如，假设我们想将预测值转化为 0 或 1，我们可以使用以下代码：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 创建模型
model = LogisticRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测概率值
y_pred_proba = model.predict_proba(X_test)[:, 1]

# 将概率值转化为二元分类结果
threshold = 0.5
y_pred = (y_pred_proba > threshold).astype(int)

在上面的代码中，`y_pred_proba` 是模型对测试集的预测概率值，我们通过设置阈值 `threshold` 来将概率值转化为二元分类结果 `y_pred`。

相关问题

门限密码实现python

门限密码是指将一个秘密分成多个部分，只有当这些部分汇聚在一起时，才能重构出原来的秘密。在密码学中，门限密码被广泛应用于多方安全计算，数据解密和认证等领域。下面我们将简要介绍如何使用Python来实现门限密码。

首先，我们需要安装必要的库。可以使用pip命令安装pycryptodome，它提供了实现门限密码所需的密钥生成和数据加密等函数。

pip3 install pycryptodome

之后，我们要设置门限，假设我们需要将秘密分成5份，每份至少需要3份才能还原出秘密。我们可以使用Shamir的门限密码方案来生成密钥，Shamir方案的实现可以使用pycryptodome库中的函数。

from Crypto.Util.number import getRandomInteger, GCD, inverse
from Crypto.Util import number

# 参数k表示有k个份秘密，n表示至少需要n份秘密才能还原原始秘密
def generate_shamir_key(k, n):
    p = number.getPrime(512)
    a = getRandomInteger(512)
    b = getRandomInteger(512) % p

    # 检查p,b是否互质，如果不是，重新生成随机数
    while GCD(a, p) != 1 or GCD(b, p) != 1:
        p = number.getPrime(512)
        a = getRandomInteger(512)
        b = getRandomInteger(512) % p

    shares = []
    for i in range(1, k + 1):
        x = i
        y = (a * x + b) % p
        shares.append((x, y))

    return shares

在生成密钥的过程中，我们首先生成一个512位的素数p，随机选择两个512位的整数a和b。然后检查a和p，b和p是否互质，确保生成的密钥是安全的。最后我们用x在1到k之间的数值求出对应的y值，并将x和y保存在一个元组中加入密钥列表中。

当我们需要还原秘密时，可以使用Lagrange插值法计算密钥：

from collections import Iterable

# 参数shares是一个元组列表，表示秘密分成了多少份，以及每份的x和y值
# 参数x是需要还原秘密的x值
def lagrange_interpolation(shares, x):
    def product(nums):
        # 计算序列中所有元素的乘积
        p = 1
        for num in nums:
            p *= num
        return p
    
    # 检查shares是否为一个可迭代的序列
    if isinstance(shares, Iterable):
        sss = 0
        for j, share_j in enumerate(shares):
            x_j, y_j = share_j
    
            p = [(x - x_j) / (j - x_j) for j, share_j in enumerate(shares) if x_j != j]
            # p 的极限为 -x / j，分母为0时，不做计算
            sss += (y_j * product(p))
            
        sss % p[0]
        return sss

Lagrange插值法的实现较为简单，我们首先检查输入的shares参数是否为可迭代序列，然后依次根据每个元组计算Lagrange插值多项式的乘积，最后得出密钥。

使用门限密码对数据进行加密时，我们首先将原始数据切分成n份，并将每份数据分别使用不同的密钥进行加密。当需要解密时，至少需要收集到n份密文才能还原出原始数据。

from Crypto.Cipher import PKCS1_OAEP
from Crypto.PublicKey import RSA

def encrypt_data(data, keys):
    encrypted_data = []
    for i in range(len(keys)):
        key = keys[i]
        message = data[i].to_bytes(16, byteorder="big")
        rsa_key = RSA.construct(key)
        cipher = PKCS1_OAEP.new(rsa_key)
        encrypted_data.append(cipher.encrypt(message))
            
    return encrypted_data
            
def decrypt_data(data, keys):
    decrypted_data = []
    for i in range(len(keys)):
        key = keys[i]
        rsa_key = RSA.construct(key)
        cipher = PKCS1_OAEP.new(rsa_key)
        decrypted_data.append(int.from_bytes(cipher.decrypt(data[i]), byteorder="big"))
                        
    return decrypted_data

在进行加密时，我们首先将原始数据分成n份，并对每份数据使用一个不同的密钥进行加密。在进行解密时，我们需要指定解密的密钥，将收到的密文使用相应的密钥进行解密，并将解密后的数据保存在一个列表中。

综上所述，我们可以使用Python编写一个完整的门限密码程序。该程序首先生成密钥，然后将原始数据进行切分并使用不同的密钥进行加密。当需要解密数据时，至少收集到n份密文即可还原出原始数据。

shamir门限方案python实现

Shamir门限方案是一种秘密分享方案，它可以将一个秘密S分成n个部分，其中只有k个部分可以重组得到原始秘密，k的值小于n。下面是Shamir门限方案的Python实现：

import random

def generate_shares(s, k, n, p):
    """
    生成Shamir门限方案的秘密分享
    :param s: 原始秘密
    :param k: 重组秘密所需的部分数量
    :param n: 总的分享数量
    :param p: 素数
    :return: 一个包含n个元素的列表，其中每个元素都是一个二元组(x, y)，表示(x, f(x))的点
    """
    if k > n:
        raise ValueError("k must be less than or equal to n")

    # 生成多项式f(x) = a0 + a1*x + ... + ak-1*x^(k-1)，其中a0 = s
    coefficients = [s] + [random.randint(1, p - 1) for _ in range(k - 1)]

    def f(x):
        """
        计算f(x)
        """
        result = 0
        for i, coeff in enumerate(coefficients):
            result += coeff * pow(x, i, p)
        return result % p

    # 生成n个分享
    points = [(i, f(i)) for i in range(1, n + 1)]
    return points

def recover_secret(shares):
    """
    恢复秘密
    :param shares: 一个包含k个或更多元素的列表，其中每个元素都是一个二元组(x, y)，表示(x, f(x))的点
    :return: 原始秘密
    """
    k = len(shares)
    if k == 0:
        raise ValueError("shares list must not be empty")

    # 计算所有可能的多项式的值
    p = shares[0][1].bit_length() - 1
    x_values, y_values = zip(*shares)
    secrets = []
    for i in range(k):
        xi, yi = shares[i]
        numerator = denominator = 1
        for j in range(k):
            if i == j:
                continue
            xj, yj = shares[j]
            numerator *= -xj
            denominator *= xi - xj
        coefficient = numerator * pow(denominator, -1, p) % p
        secrets.append((coefficient, yi))

    # 求出f(0)，即原始秘密
    result = 0
    for coeff, yi in secrets:
        result += coeff * yi
    return result % p

在这个实现中，`generate_shares`函数接受一个原始秘密`s`，需要重组秘密的部分数量`k`，总分享数量`n`和一个素数`p`，然后返回一个包含n个二元组的列表，其中每个二元组表示一个分享点(x, f(x))。`recover_secret`函数接受一个包含k个或更多元素的分享点列表，然后返回原始秘密。