jupyter中调整logistic回归模型的正则化参数C提高召回率和查准率,写出调参过程
时间: 2023-12-10 15:02:36 浏览: 23
好的,针对你的问题,我可以给出以下的调参过程:
1. 首先,导入必要的库和数据集,并对数据集进行必要的预处理。
```
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import confusion_matrix
# 导入数据集并进行预处理
dataset = pd.read_csv('data.csv')
X = dataset.iloc[:, :-1].values
y = dataset.iloc[:, -1].values
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
sc = StandardScaler()
X_train = sc.fit_transform(X_train)
X_test = sc.transform(X_test)
```
2. 然后,我们可以创建一个函数来进行模型训练和评估,并输出模型的准确率、召回率和查准率等指标。
```
def train_model(C):
classifier = LogisticRegression(C=C, random_state=0)
classifier.fit(X_train, y_train)
y_pred = classifier.predict(X_test)
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)
accuracy = (cm[0,0]+cm[1,1])/len(y_test)
recall = cm[1,1]/(cm[1,0]+cm[1,1])
precision = cm[1,1]/(cm[0,1]+cm[1,1])
print('C =', C)
print('Accuracy:', accuracy)
print('Recall:', recall)
print('Precision:', precision)
```
3. 接下来,我们可以通过调用上述函数并传入不同的C参数值来进行调参。
```
for c in [0.01, 0.1, 1, 10, 100]:
train_model(c)
```
4. 最后,我们可以根据模型在不同C值下的表现,选择一个最优的C值,并使用该值训练最终的模型。
```
classifier = LogisticRegression(C=10, random_state=0)
classifier.fit(X_train, y_train)
```
通过上述调参过程,我们可以找到最优的正则化参数C,并训练出一个效果更好的Logistic回归模型。