使用Logistic Regression对训练数据(train.txt)进行模型训练,并针对测试数据(test.txt)输出二分类结果,结果用0-1之间的概率表示,用空格进行分割。 数据集信息 本数据集用于估计信用卡的违约概率。其中训练数据包括10000个样本,测试数据包括2001个样本。数据说明: 本数据集供包括24列和10000行,每行代表一个样本,各列的具体说明如下: - 第1列: 信用卡的额度 - 第2列: 性别 (1 = male; 2 = female). - 第3列: 教育 (1 = graduate school; 2 = university; 3 = high school; 4 = others). - 第4列: 婚姻状态 (1 = married; 2 = single; 3 = others). - 第5列: 年龄. - 第6-11列: 过去几个月的还款状态(4月到9月),-1,-2代表按时还款,其他代表延迟还款的月份数 - 第12-17列: 过去几个月的账单记录 - 第18-23列: 过去几个月的账单记录 - 第24列: 类别 编码建立LogisticRegression模型,用训练数据进行训练,在测试数据上进行预测,计算并输出F1分数
时间: 2023-06-16 21:07:28 浏览: 49
以下是实现该任务的代码:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import f1_score
# 读取数据集
train_data = pd.read_csv('train.txt')
test_data = pd.read_csv('test.txt')
# 获取特征和标签
train_x = train_data.iloc[:, :-1].values
train_y = train_data.iloc[:, -1].values
test_x = test_data.iloc[:, :-1].values
# 训练Logistic Regression模型
lr_model = LogisticRegression()
lr_model.fit(train_x, train_y)
# 在测试集上进行预测并输出概率
test_y_prob = lr_model.predict_proba(test_x)[:, 1]
print('测试集预测概率:', test_y_prob)
# 计算F1分数
test_y = test_data.iloc[:, -1].values
f1 = f1_score(test_y, np.round(test_y_prob))
print('F1分数:', f1)
```
在运行以上代码之前,需要将训练数据和测试数据放在同一个文件夹下,并分别命名为`train.txt`和`test.txt`。运行结果会输出测试集的预测概率和F1分数。
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