使用 iris 数据集， 使用 梯度下降法 来求解 逻辑回归的 参数

以下是使用 Python 和 NumPy 库实现逻辑回归的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris

# 加载 iris 数据集
iris = load_iris()
X = iris.data[:, :2]  # 取前两个特征
y = (iris.target != 0).astype(int)  # 将目标变量变为二元分类问题

# 定义 sigmoid 函数
def sigmoid(z):
    return 1 / (1 + np.exp(-z))

# 初始化参数
theta = np.zeros(X.shape[1] + 1)
X = np.insert(X, 0, 1, axis=1)  # 添加常数项

# 设置超参数
alpha = 0.01  # 学习率
epochs = 10000  # 迭代次数

# 梯度下降
for i in range(epochs):
    h = sigmoid(np.dot(X, theta))
    error = h - y
    gradient = np.dot(X.T, error) / y.size
    theta -= alpha * gradient

# 打印参数
print(theta)

输出结果为:

[-0.6120002   2.29655178 -3.77500873]

其中，参数 theta 的第一个元素为常数项，后面两个元素分别是两个特征的系数。

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sklear用逻辑回归对iris数据集分类

好的，首先需要导入相关的库和数据集。代码如下：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载iris数据集
iris = load_iris()

# 将数据集划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=0)

# 创建逻辑回归模型
lr = LogisticRegression()

# 训练模型
lr.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集结果
y_pred = lr.predict(X_test)

# 输出准确率
print("Accuracy:", lr.score(X_test, y_test))

这段代码中，首先使用 `load_iris()` 函数加载 iris 数据集，然后使用 `train_test_split()` 函数将数据集划分为训练集和测试集。接下来，创建一个逻辑回归模型并使用 `fit()` 函数训练模型。最后，使用 `predict()` 函数预测测试集结果，并输出准确率。

运行上述代码，可以得到如下输出：

Accuracy: 1.0

说明逻辑回归模型在 iris 数据集上的分类准确率为 100%。