查看逻辑回归模型各特征的相关系数、截距和迭代次数

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：

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

matlab多项式逻辑回归

在Matlab中进行多项式逻辑回归可以使用梯度下降法进行拟合。通过多项式逻辑回归，我们可以建立一个非线性的模型来预测二分类问题。在Matlab中，我们可以使用自带的函数fit来进行直线和曲线的拟合，但是在进行多项式逻辑回归时，我们需要使用梯度下降法来进行参数的优化。梯度下降法是一种迭代的优化算法，通过不断更新参数来最小化损失函数。

具体步骤如下：
1. 根据训练数据，构建多项式逻辑回归模型的假设函数。常见的多项式逻辑回归模型假设函数为Y=1/(1+e^X)。
2. 初始化模型参数，包括系数和截距。
3. 定义损失函数，可以使用交叉熵损失函数来衡量模型的预测误差。
4. 使用梯度下降法来更新模型参数，通过计算损失函数对参数的偏导数来确定下降的方向和步长。
5. 重复步骤4，直到达到指定的迭代次数或者损失函数的值收敛。

通过这些步骤，我们可以在Matlab中实现多项式逻辑回归，并得到适合数据的拟合曲线。请注意，这只是一种简单的实现方法，实际应用中可能需要考虑更多的因素和优化技巧。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Matlab实现线性回归和逻辑回归 Linear Regression Logistic Regression](https://blog.csdn.net/kahncc/article/details/83720040)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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