python自编程实现逻辑回归算法
时间: 2023-11-06 20:54:49 浏览: 91
机器学习算法之使用C++实现逻辑回归算法.zip
好的,以下是Python实现逻辑回归算法的代码:
首先,需要导入必要的库:numpy、pandas、matplotlib和sklearn。
```python
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import classification_report
```
接着,加载数据集(这里以鸢尾花数据集为例)。
```python
iris = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data',header=None)
iris.columns = ['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width', 'class']
iris.head()
```
然后,将数据集分为训练集和测试集。
```python
X = iris.iloc[:, :-1]
y = iris.iloc[:, -1]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
```
接下来,使用sklearn中的LogisticRegression模型进行拟合。
```python
logreg = LogisticRegression()
logreg.fit(X_train, y_train)
```
最后,对模型进行评估。
```python
y_pred = logreg.predict(X_test)
print(classification_report(y_test, y_pred))
```
以上就是Python实现逻辑回归算法的基本流程。
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