编程实现逻辑回归模型,在给定数据集上,绘制损失函数曲线图。使用混淆矩阵、错误率、精度、查全率、查准率、F1指标评估逻辑回归模型性能表现。

时间: 2023-11-08 22:30:08 浏览: 40
非常感谢您的提问。这是一个关于机器学习领域的技术问题,我非常乐意为您提供帮助。关于逻辑回归模型的性能评估指标,您提到了混淆矩阵、错误率、精度、查全率、查准率、F1指标,这些指标都是非常常见的机器学习模型性能评估指标。要绘制损失函数曲线图,您需要首先确定损失函数的类型和形式,然后使用给定数据集训练模型,记录每一轮迭代的训练损失和验证损失(或测试损失),最后以迭代轮数为横坐标,训练损失和验证(或测试)损失为纵坐标,绘制损失函数曲线图。对于性能评估指标,您可以使用混淆矩阵来统计模型预测的真正例、假正例、真负例和假负例的数量,从而计算出错误率、精度、查全率、查准率、F1指标等指标。具体计算公式和方法可以在相关的机器学习教材、论文或博客中找到。希望这些信息能对您有所帮助!
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使用python编程实现逻辑回归模型,在给定数据集上,绘制损失函数曲线图。使用混淆矩阵、错误率、精度、查全率、查准率、F1指标评估逻辑回归模型性能表现,请写出代码

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import confusion_matrix, accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score # 生成样本数据 np.random.seed(0) X_train = np.random.randn(100, 2) * 2 + 2 y_train = np.zeros(100) X_test = np.random.randn(50, 2) * 2 + 2 y_test = np.zeros(50) X_train = np.concatenate([X_train, np.random.randn(100, 2) * 2 - 2]) y_train = np.concatenate([y_train, np.ones(100)]) X_test = np.concatenate([X_test, np.random.randn(50, 2) * 2 - 2]) y_test = np.concatenate([y_test, np.ones(50)]) # 训练逻辑回归模型 clf = LogisticRegression() clf.fit(X_train, y_train) # 绘制损失函数曲线图 plt.plot(clf.loss_curve_) plt.xlabel('Iterations') plt.ylabel('Loss') plt.show() # 预测测试数据集 y_pred = clf.predict(X_test) # 计算混淆矩阵 cm = confusion_matrix(y_test, y_pred) # 计算错误率和精度 error_rate = 1 - accuracy_score(y_test, y_pred) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) # 计算查全率、查准率和F1指标 precision = precision_score(y_test, y_pred) recall = recall_score(y_test, y_pred) f1 = f1_score(y_test, y_pred) # 打印结果 print('混淆矩阵:\n', cm) print('错误率:', error_rate) print('精度:', accuracy) print('查全率:', recall) print('查准率:', precision) print('F1指标:', f1)

用python+numpy编程实现逻辑回归模型,在给定数据集上,绘制损失函数曲线图。使用混淆矩阵、错误率、精度、查全率、查准率、F1指标评估逻辑回归模型性能表现,初始权值w为0,写出代码

好的,我可以回答你的问题。以下是实现逻辑回归模型的 Python 代码示例,包括绘制损失函数曲线图和评估模型性能表现的指标: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 定义sigmoid函数 def sigmoid(z): return 1 / (1 + np.exp(-z)) # 定义损失函数 def loss(y_hat, y): return (-y * np.log(y_hat) - (1 - y) * np.log(1 - y_hat)).mean() # 定义逻辑回归模型和梯度下降算法 def logistic_regression(X, y, lr=0.01, num_iters=1000): m, n = X.shape w = np.zeros((n, 1)) b = 0 cost_list = [] for i in range(num_iters): # 计算预测值和损失函数 y_hat = sigmoid(np.dot(X, w) + b) J = loss(y_hat, y) cost_list.append(J) # 计算梯度并更新参数 dw = np.dot(X.T, (y_hat - y)) / m db = np.mean(y_hat - y) w -= lr * dw b -= lr * db return w, b, cost_list # 生成一个样本数据集 np.random.seed(0) m = 100 X = np.random.randn(m, 2) w_true = np.array([[1], [2]]) b_true = 3 y_true = sigmoid(np.dot(X, w_true) + b_true) > 0.5 y_true = y_true.astype(int) # 初始化模型参数并进行训练 w_init = np.zeros((2, 1)) b_init = 0 w_trained, b_trained, cost_list = logistic_regression(X, y_true, lr=0.1, num_iters=1000) # 绘制损失函数曲线图 plt.plot(cost_list) plt.xlabel('Iteration') plt.ylabel('Cost') plt.show() # 评估模型性能表现 y_pred = sigmoid(np.dot(X, w_trained) + b_trained) > 0.5 y_pred = y_pred.astype(int) TP = np.sum((y_pred == 1) & (y_true == 1)) FP = np.sum((y_pred == 1) & (y_true == 0)) TN = np.sum((y_pred == 0) & (y_true == 0)) FN = np.sum((y_pred == 0) & (y_true == 1)) accuracy = (TP + TN) / (TP + FP + TN + FN) error_rate = (FP + FN) / (TP + FP + TN + FN) precision = TP / (TP + FP) recall = TP / (TP + FN) F1 = 2 * precision * recall / (precision + recall) print('Accuracy: {:.2f}'.format(accuracy)) print('Error rate: {:.2f}'.format(error_rate)) print('Precision: {:.2f}'.format(precision)) print('Recall: {:.2f}'.format(recall)) print('F1 score: {:.2f}'.format(F1)) ```

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