查看逻辑回归模型各特征的相关系数、截距和迭代次数
时间: 2024-01-28 20:03:52 浏览: 39
在sklearn库中,训练逻辑回归模型后,可以通过访问模型的coef_、intercept_和n_iter_属性来查看模型各特征的相关系数、截距和迭代次数。具体实现代码如下:
```python
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
import numpy as np
# 定义训练数据集和标签
X_train = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5], [5, 6]])
y_train = np.array([0, 0, 1, 1, 1])
# 定义逻辑回归模型并进行训练
lr = LogisticRegression()
lr.fit(X_train, y_train)
# 查看各特征的相关系数
print(lr.coef_)
# 查看截距
print(lr.intercept_)
# 查看迭代次数
print(lr.n_iter_)
```
其中,coef_属性返回一个数组,包含每个特征的相关系数;intercept_属性返回一个浮点数,表示模型的截距;n_iter_属性返回一个整数,表示模型训练时的迭代次数。
相关问题
python查看线性回归模型截距
要查看线性回归模型的截距,可以使用Scikit-learn库中的LinearRegression()函数来实现。首先,我们需要创建一个LinearRegression对象并对其进行拟合。然后,可以使用“intercept_”属性来获取截距。下面是一个简单的示例代码:
```
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 创建并拟合LinearRegression对象
reg = LinearRegression().fit(X, y)
# 获取截距
intercept = reg.intercept_
print("截距为: ", intercept)
```
其中,“X”和“y”分别是输入特征和对应的目标值。执行以上代码后,将会输出线性回归模型的截距。
一元线性回归的回归参数和迭代次数变化曲线
一元线性回归的回归参数是指拟合直线的斜率和截距,通常使用最小二乘法求解。迭代次数则是指训练模型时进行参数更新的次数。一般情况下,迭代次数越多,回归参数越趋于稳定。
下面是一元线性回归的回归参数和迭代次数变化曲线的示例:
![linear_regression_parameter_iter_curve](https://i.imgur.com/4FbLd4h.png)
在上图中,横轴表示迭代次数,纵轴表示回归参数的值。可以看到,在前期迭代次数较少时,回归参数的值较不稳定,随着迭代次数的增加,回归参数的值逐渐稳定下来。在迭代次数较大时,回归参数的值基本上不再发生明显的变化。
需要注意的是,回归参数和迭代次数的变化曲线可能会因数据集、模型选择和参数调整等因素而有所不同。
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