2、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: 2023-06-19 08:03:30 浏览: 65
以下是使用Python实现的代码:
```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
train_data = pd.read_csv('train.txt', header=None, sep='\s+')
test_data = pd.read_csv('test.txt', header=None, sep='\s+')
# 准备训练和测试数据
X_train = train_data.iloc[:, :-1].values
y_train = train_data.iloc[:, -1].values
X_test = test_data.iloc[:, :-1].values
# 创建模型并进行训练
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# 进行预测并计算F1分数
y_pred = model.predict(X_test)
f1 = f1_score(test_data.iloc[:, -1].values, y_pred)
# 输出结果
for p in model.predict_proba(X_test):
print(f'{p[1]:.4f}', end=' ')
print()
print(f'F1 score: {f1:.4f}')
```
这里使用了NumPy和Pandas库来读取和处理数据,使用了Scikit-learn库中的LogisticRegression模型来进行训练和预测,并使用了Scikit-learn库中的f1_score函数来计算F1分数。
运行代码后,会输出测试数据的预测结果和F1分数。
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