sklearn 的逻辑回归模型如何绘制损失函数图像和精确度图像

在sklearn的逻辑回归模型中，我们可以使用`SGDClassifier`类和`matplotlib`库来绘制损失函数图像和精确度图像。

以下是一个例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.linear_model import SGDClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 生成随机数据集
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, n_classes=2, random_state=42)

# 创建逻辑回归模型对象，使用'SGDClassifier'类，并设置'loss'参数为'log'，同时设置'verbose'参数为True，以便在训练过程中打印出损失函数值
lr = SGDClassifier(loss='log', verbose=True)

# 训练模型，并记录每个迭代步骤的损失函数值和精确度
losses = []
accuracies = []
for i in range(100):
    lr.partial_fit(X, y, classes=np.unique(y))
    losses.append(lr.loss_function_(lr.coef_, X, y))
    y_pred = lr.predict(X)
    accuracies.append(accuracy_score(y, y_pred))

# 绘制损失函数图像和精确度图像
fig, ax1 = plt.subplots()
color = 'tab:red'
ax1.set_xlabel('Iteration')
ax1.set_ylabel('Loss', color=color)
ax1.plot(losses, color=color)
ax1.tick_params(axis='y', labelcolor=color)

ax2 = ax1.twinx()
color = 'tab:blue'
ax2.set_ylabel('Accuracy', color=color)
ax2.plot(accuracies, color=color)
ax2.tick_params(axis='y', labelcolor=color)

fig.tight_layout()
plt.show()

在上面的代码中，我们使用`make_classification`函数生成了一个随机数据集，然后创建了一个`SGDClassifier`类的对象，并设置了`loss`参数为`'log'`，以便使用逻辑回归的损失函数来进行训练。在训练过程中，我们记录了每个迭代步骤的损失函数值和精确度，并将它们分别保存在`losses`和`accuracies`列表中。最后，我们使用`matplotlib`库绘制出损失函数和精确度的图像。

在这个例子中，我们使用`subplots`函数创建了一个包含两个子图的图表，分别用来绘制损失函数和精确度。我们使用`plot`函数分别绘制了损失函数和精确度的曲线，并使用`tick_params`函数设置y轴标签的颜色。最后，我们使用`tight_layout`函数调整子图之间的间距，并使用`show`函数显示图像。