使用python把成绩[10, 22, 13, 43, 20, 22, 33, 50, 62, 48, 55, 75, 62, 73, 81, 76, 64, 82, 90, 93]转化为一个0-1新变量,同时再增加一个变量IQ,随机生成均值为100,标准差为15的相应数据(取整),进行logistic
时间: 2023-06-20 17:10:28 浏览: 42
可以使用NumPy和Scikit-learn库来实现这个任务。以下是完整的代码:
```python
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# 原始成绩数据
scores = [10, 22, 13, 43, 20, 22, 33, 50, 62, 48, 55, 75, 62, 73, 81, 76, 64, 82, 90, 93]
# 将成绩转化为0-1变量
threshold = np.median(scores)
binary_scores = [int(score >= threshold) for score in scores]
# 生成IQ数据
np.random.seed(123)
mean_iq = 100
std_iq = 15
n_samples = len(scores)
iq = np.round(np.random.normal(loc=mean_iq, scale=std_iq, size=n_samples))
# 将成绩和IQ数据组合为二维数组
X = np.column_stack((scores, iq))
# 使用Logistic回归进行分类
clf = LogisticRegression(random_state=0).fit(X, binary_scores)
# 打印结果
print("Coefficients:", clf.coef_)
print("Intercept:", clf.intercept_)
```
这段代码会首先将成绩转化为0-1变量,然后生成与成绩数量相同的IQ数据。接着将成绩和IQ数据组合为一个二维数组X,并使用Logistic回归进行分类。最后输出回归系数和截距。
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