用logit和ols实现,区分训练集和测试集
时间: 2023-08-21 20:06:29 浏览: 60
区分训练集和测试集是机器学习中非常重要的一步,可以用logit和ols两种方法实现。
使用logit方法:
1. 导入必要的库和数据集
```python
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# 假设我们有一个数据集 X 和目标变量 y
X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]])
y = np.array([0, 1, 0, 1])
```
2. 将数据集分成训练集和测试集
```python
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
```
3. 使用LogisticRegression进行训练和预测
```python
lr = LogisticRegression()
lr.fit(X_train, y_train)
y_pred = lr.predict(X_test)
```
使用ols方法:
1. 导入必要的库和数据集
```python
import numpy as np
import statsmodels.api as sm
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 假设我们有一个数据集 X 和目标变量 y
X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]])
y = np.array([0, 1, 0, 1])
```
2. 将数据集分成训练集和测试集
```python
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
```
3. 使用ols模型进行训练和预测
```python
X_train = sm.add_constant(X_train)
model = sm.OLS(y_train, X_train)
results = model.fit()
X_test = sm.add_constant(X_test)
y_pred = results.predict(X_test)
```
以上就是用logit和ols实现,区分训练集和测试集的方法。
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