y_test = (-logistic.intercept_ - x_test*logistic.coef_[0][0])/logistic.coef_[0][1]

时间: 2023-12-24 14:01:53 浏览: 75
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Logistic-Regression.rar_Logistic_Logistic 分类_logistic regression

这行代码是基于逻辑回归模型对测试集数据进行预测并计算得到预测结果。具体来说，它使用了逻辑回归模型中学习到的参数，包括截距项和特征系数，来计算测试集中每个样本对应的预测结果。 其中，`logistic.intercept_`表示逻辑回归模型中的截距项，`logistic.coef_[0][0]`和`logistic.coef_[0][1]`表示逻辑回归模型中第一个和第二个特征的系数，`x_test`表示测试集中第一个特征的值。根据逻辑回归模型的公式，将这些参数代入后，可以得到对应测试集样本的预测结果`y_test`。 需要注意的是，这行代码假设逻辑回归模型中只有两个特征。如果模型中包含更多的特征，代码中需要相应地修改。
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2. 模型形式：假设输入特征为x，输出为y（0或1），模型通常写作：P(y=1|X) = 1 / (1 + e^-(β0 + β1*x1 + β2*x2 + ...))，其中βs是模型参数，e是自然对数的底数。 3. Sigmoid函数：Sigmoid函数是逻辑回归的核心...
zip

Logistic-Regress.zip_Logistic_logistic regression_logistic回归_斯坦福

**Logistic回归**是一种广泛应用的统计学模型，主要用于分类问题，尤其在二分类问题中表现突出。它在机器学习领域有着重要地位，因为其既能够提供预测，又能给出预测概率。**斯坦福公开课**中涉及的Logistic ...

X = df.drop('Outcome', axis=1) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=35 / 769,random_state=0) lr = LogisticRegression(random_state=0, max_iter=1000) lr.fit(X_train, y_train) y_pred = lr.predict(X_test) print('Logistic 回归模型') print(confusion_matrix(y_test, y_pred)) print(classification_report(y_test, y_pred)) y_ = np.array(y_test) print('Logistic 回归预测结果:', lr.predict(X_test)) print('原始数据集的真实结果: ', y_) print('模型得分:{:.2f}'.format(lr.score(X_test, y_test))) modelscore = format(lr.score(X_test, y_test)) if float(modelscore) >= 0.88: print("模型预测准确率较高，适合用来预测糖尿病") else: print("模型预测准确率较低，不宜用来预测糖尿病")画逻辑回归图

y = -(lr.intercept_[0] + lr.coef_[0][0]*x) / lr.coef_[0][1] plt.plot(x, y, color='black', linestyle='--', label='Decision Boundary') plt.xlabel('BMI') plt.ylabel('Glucose') plt.legend() plt.show() ...

优化这段代码def linear_model_test(X, Y, predict_value): regr = LogisticRegression() regr.fit(X, Y) predict_outcome = regr.predict(predict_value) predictions = {} predictions['intercept'] = regr.intercept_ predictions['coefficient'] = regr.coef_ predictions['predicted_value'] = predict_outcome return predictions

def linear_model_test(X, Y, predict_value): regr = LogisticRegression(solver='lbfgs', max_iter=1000) predict_outcome = regr.fit(X, Y).predict(predict_value) predictions = {'intercept': regr....

font = {'family':'SimHei','size':18}#调节字体 import matplotlib import math def sigmoid(x): sig_y = 1/(1 + math.exp(-x)) return sig_y def prediction_function(age_list): fz = [] for age in age_list: y = clf.intercept_ + clf.coef_*age fz.append(sigmoid(y)) return fz plt.scatter(X_train,y_train,color = 'blue',label = '训练集') plt.scatter(X_test,y_test,color = 'red',label = '测试集') plt.plot(df.age.sort_values(),prediction_function(df.age.sort_values()), color = 'yellow') plt.legend(loc=2) plt.xlabel('年龄') plt.ylabel('买保险的概率')

这段代码是关于机器学习中 logistic 回归的可视化部分，它绘制了训练集和测试集的散点图，并用黄色的曲线表示 logistic 回归模型的预测结果。其中，sigmoid 函数用于将线性回归的结果转换为概率值，prediction_...

请检查这段代码有没有错误 import pandas as pd from pyecharts.charts import * from sklearn.linear_model import LogisticRegression data = pd.read_csv('双色球.csv',encoding='utf-8', engine='python') data.head() for i in range(0,6): data[f'r{i+1}'] = data['红球'].apply(lambda x:x.split(',')[i]) data[f'r{i+1}'] = data[f'r{i+1}'].astype('int64') def get_lotto_data(data, lotto, lotto_id): #取数据，指定训练集和测试集 data['lotto_id'] = lotto_id X = [] Y = [] # 标签and值 for s, p in zip(data['lotto_id'], data[lotto]): X.append([float(s)]) Y.append(float(p)) return X, Y def linear_model_test(X, Y, predict_value): #建立线性回归模型 regr = LogisticRegression() regr.fit(X, Y) predict_outcome = regr.predict(predict_value) predictions = {} predictions['intercept'] = regr.intercept_ predictions['coefficient'] = regr.coef_ predictions['predicted_value'] = predict_outcome return predictions def get_predicted_num(file, lotto, lotto_id): #使用线性回归推测中奖号码 X, Y = get_lotto_data(file, lotto, lotto_id) predict_value = [[33]] result = linear_model_test(X, Y, predict_value) if lotto_id < 7: print(f'中奖第{lotto_id}个红球为：', result['predicted_value'].astype('int64'), '号球') else: print('中奖蓝球为：', result['predicted_value'].astype('int64'), '号球') get_predicted_num(data, 'r1', 1) # 预测红1 get_predicted_num(data, 'r2', 2) # 预测红2 get_predicted_num(data, 'r3', 3) # 预测红3 get_predicted_num(data, 'r4', 4) # 预测红4 get_predicted_num(data, 'r5', 5) # 预测红5 get_predicted_num(data, 'r6', 6) # 预测红6 get_predicted_num(data, '蓝球', 7) # 预测蓝7

def linear_model_test(X, Y, predict_value): # 建立线性回归模型 regr = LogisticRegression() regr.fit(X, Y) predict_outcome = regr.predict(predict_value) predictions = {} predictions['intercept'] ...

import numpy as np def dtw(s, t): n, m = len(s), len(t) dtw_matrix = np.zeros((n + 1, m + 1)) for i in range(1, n + 1): dtw_matrix[i, 0] = float('inf') for j in range(1, m + 1): dtw_matrix[0, j] = float('inf') dtw_matrix[0, 0] = 0 for i in range(1, n + 1): for j in range(1, m + 1): cost = abs(s[i - 1] - t[j - 1]) dtw_matrix[i, j] = cost + min(dtw_matrix[i - 1, j], dtw_matrix[i, j - 1], dtw_matrix[i - 1, j - 1]) return dtw_matrix[n, m] def calculate_dtw(seq1, seq2): s = np.array(seq1)[:, 1] t = np.array(seq2)[:, 1] return dtw(s, t) # 示例代码 seq1 = [(1, 10), (2, 20), (3, 30), (4, 40),(5,41)] seq2 = [(1, 15), (2, 32),(3, 25), (4, 35),(5, 49)] dtw_distance = calculate_dtw(seq1, seq2) print('DTW距离:', dtw_distance)帮我把这个DTW算法加入一个逻辑回归权重

y = sigmoid(w * x + b) 其中sigmoid函数将输出值映射到0~1之间，表示样本属于正类的概率。我们可以将DTW距离作为输入特征x的一部分，这样模型就会考虑到这个距离对分类结果的影响。 下面是修改后的代码： import...

请读取以下链接中的数据：https://kdocs.cn/l/ccdM4odUPRAi?f=201 [文件]A4_AccidentCount_test.csv ，并帮我解决以下问题：基于A4_ accident . csv 数据，根据下式进行 logistic 回归： is _ acc ~ ST _ MP + Length + NLane + LaneWidth + LShoulderWidth + RShoulderWidth + AADT ( is _ acc ：是否发生事故，0为未发生，1为发生） 1．给出 logistic 回归的结果（附代码）2.根据各个自变量的显著性，对自变量按照非常显著、显著、不显著进行排序 3.调整 logistic 回归中的自变量，再次进行回归，并对比先后结果，选取任一指 标，说明模型是否在该指标上有所提升。

data = pd.read_csv('A4_AccidentCount_test.csv') # 数据预处理 # ... # 定义自变量和因变量 X = data[['ST_MP', 'Length', 'NLane', 'LaneWidth', 'LShoulderWidth', 'RShoulderWidth', 'AADT']] y = data['is_...

理解和掌握Logistic回归模型，对LogisticRegression类的参数及功能进行解释说明（参考代码3_Otto_train_LR.py）

Logistic回归模型是一种二元分类模型，主要用于处理二分类问题。在sklearn库中，LogisticRegression类是实现Logistic回归...（3）用测试集数据预测标签lr.predict(test_X)，并计算模型精度lr.score(test_X, test_y)。

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best_params, best_cost = optimizer.optimize(pso_logistic, iters=100, X=X, y=y) # 输出最优参数和分类准确率 w, b = best_params clf = LogisticRegression(solver='lbfgs', multi_class='auto', max_iter=1000...

PSO-logistic多分类预测并输出参数python代码

def pso_logistic(X, y, params): # 解压缩参数 w, b = params # 计算logistic回归的预测结果 clf = LogisticRegression(solver='lbfgs', multi_class='auto', max_iter=1000, tol=1e-4, fit_intercept=False, ...

python报错TypeError: cannot unpack non-iterable LogisticRegression object

在这种情况下，你可能尝试对一个 LogisticRegression 对象进行解包，但是 LogisticRegression 对象不是一个可迭代的对象，因此会报错。 要解决这个问题，你需要检查你的代码，并确保你正在尝试对一个可迭代的对象...

利用python给出代码使用 Logistic 回归来建立破产特征变量的回归方程，其中X1=未分配利润，X2=支付利息后的利润 X3=销售额，y=0表示企业两年后破产，y=1表示企业2年后具备还款能力，

下面是使用Python实现Logistic回归建立破产特征变量的回归方程的代码： python import pandas as pd from sklearn.linear_model import LogisticRegression # 加载数据 data = pd.read_csv("bankruptcy.csv") ...

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乳腺癌数据集存放了数百条检测数据和对应的诊断结果，使用Logistic回归模型对该数据进行分类，并评价模型的准确率。 数据说明： 前9列是特征属性，每个特征都已经转换成了0～10之间的整数，具体含义如下： • 肿块厚度 • 细胞大小均匀性 • 细胞形状均匀性 • 边缘粘性 • 单一上皮细胞大小 • 裸核 • Bland染色质 • 正常细胞核 • 有丝分裂 第10列是诊断结果，0表示良性，1表示恶性 1. 读取数据，显示前10行数据后后10行数据 2. 按照8:2的比例分割数据集为训练集和测试集，显示测试集和数据集的维度 3. 使用全变量创建逻辑Logistic回归模型，显示模型表达式 4. 使用逐步回归法选择合适的变量创建Logistics回归模型，选出最好的模型，显示模型表达式 5. 计算并显示Logistic回归模型在训练集和验证集上的准确率 6. 分析Logistic回归模型分类结果。

print("{:.4f} * x{} + ".format(model.coef_[0][i], selector.k_feature_idx_[i]), end="") print("{:.4f}".format(model.intercept_[0])) 5. 计算并显示Logistic回归模型在训练集和验证集上的准确率 ...

建立p关于x的Logistic回归方程

x_train, x_test, p_train, p_test = train_test_split(data['x'], data['p'], test_size=0.3) # 建立Logistic回归模型 model = LogisticRegression() model.fit(x_train.values.reshape(-1, 1), p_train) # 在...

在对某一新药的研究中，记录了不同剂量x下有副作用的人数的比例p，具体数据在表12.8中给出.要求： (2)建立p关于x的Logistic 回归方程. 表12.8剂量与副作用数据 x 0.9 1.1 1.8 2.3 3.0 3.3 4.0 p 0.37 0.31 0.44 0.60 0.67 0.81 0.79

可以利用Python中的Scikit-learn库来建立p关于x的Logistic回归方程。以下是代码示例： python import numpy as np from sklearn.linear_model import LogisticRegression # 剂量数据 x = np.array([0.9, 1.1, ...

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