编写一个程序,采用 scikit-learn 中的 LogisticRegression 逻辑回归模型对 iris 数据集进行多分类。 具体内容: (1)模型建立:任选两个特征和全部类别进行散点图可视化,并建立多分类模型。 (2)输出:决策函数的参数、预测值、分类准确率等。 (3)决策边界可视化:将多分类问题的边界可视化。
时间: 2024-02-20 07:57:29 浏览: 23
好的,我可以为您提供相关的代码,但在此之前,您需要先安装 scikit-learn 库。可以在命令行中输入以下命令进行安装:
```
pip install -U scikit-learn
```
安装完成后,您可以使用以下代码进行多分类模型的建立、预测和可视化:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data[:, :2] # 选取前两个特征
y = iris.target
# 可视化数据集
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y)
plt.xlabel('Sepal length')
plt.ylabel('Sepal width')
plt.show()
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)
# 建立逻辑回归模型
clf = LogisticRegression(multi_class='multinomial', solver='lbfgs', max_iter=1000)
clf.fit(X_train, y_train)
# 输出决策函数的参数
print('Coefficients:', clf.coef_)
print('Intercept:', clf.intercept_)
# 预测测试集的类别
y_pred = clf.predict(X_test)
# 输出分类准确率
print('Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred))
# 可视化决策边界
x_min, x_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1
y_min, y_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1
xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, 0.01), np.arange(y_min, y_max, 0.01))
Z = clf.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
Z = Z.reshape(xx.shape)
plt.contourf(xx, yy, Z, alpha=0.5)
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y)
plt.xlabel('Sepal length')
plt.ylabel('Sepal width')
plt.show()
```
这段代码会输出决策函数的参数、预测结果和分类准确率,并可视化决策边界。您可以根据需要进行修改和调整。