python用加权逻辑回归
时间: 2023-06-01 11:02:45 浏览: 69
加权逻辑回归是一种适用于分类问题的机器学习算法,可以用于预测离散值。它是基于逻辑回归的改进,通过对训练数据中的样本进行不同权重的赋值,使得模型更加关注重要的样本,从而提高模型的准确率。
在Python中,可以使用scikit-learn库中的LogisticRegression模型来实现加权逻辑回归。首先需要导入相关库和数据集:
```python
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
```
然后,可以将数据集划分为训练集和测试集:
```python
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
```
接下来,可以定义样本的权重,假设样本1的权重为2,样本2的权重为1,其余样本的权重为0.5:
```python
weights = [2 if i == 0 else 1 if i == 1 else 0.5 for i in y_train]
```
然后,可以使用LogisticRegression模型进行训练:
```python
model = LogisticRegression(class_weight={0: 2, 1: 1, 2: 0.5})
model.fit(X_train, y_train, sample_weight=weights)
```
其中,class_weight参数可以指定每个类别的权重,sample_weight参数可以指定每个样本的权重。
最后,可以使用测试集对模型进行评估:
```python
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = sum(y_pred == y_test) / len(y_test)
print("Accuracy:", accuracy)
```
加权逻辑回归能够提高模型的准确率,尤其在训练数据中存在类别不平衡的情况下。
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