sklearn实现线性逻辑回归
发布日期:2021-05-28 17:02:19 浏览次数:10 分类:技术文章

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sklearn实现线性逻辑回归

前言: 上篇博文通过梯度下降算法实现了逻辑回归的分类问题,整个核心算法都是我们自己用python实现的,看起来比较复杂,本次博文介绍如何使用sklearn包实现逻辑回归

一、sklearn实现逻辑回归Demo

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfrom sklearn.metrics import classification_reportfrom sklearn import linear_model# 数据是否需要标准化scale = False# 读取数据data = np.genfromtxt('LR-testSet.csv', delimiter=',')x_data = data[:, 0:-1]y_data = data[:, -1]# 绘制各类别的数据散点图def plotClass():    x0 = []    y0 = []    x1 = []    y1 = []    for i in range(len(x_data)):        if y_data[i] == 0:            x0.append(x_data[i, 0])            y0.append(x_data[i, 1])        else:            x1.append(x_data[i, 0])            y1.append(x_data[i, 1])    # 绘图    s1 = plt.scatter(x0, y0, c='b', marker='o')    s2 = plt.scatter(x1, y1, c='r', marker='x')    plt.legend(handles=[s1, s2], labels=['class0', 'class1'])# 训练模型model = linear_model.LogisticRegression()model.fit(x_data, y_data)# 画决策边界if not scale:    plotClass()    x_test = np.array([[-4], [3]])    y_test = (-model.intercept_ - x_test * model.coef_[0][0]) / model.coef_[0][1]    plt.plot(x_test, y_test, 'r')# 计算正确率,召回率,F1值predictions = model.predict(x_data)print(classification_report(y_data, predictions))plt.show()

二、执行结果

precision    recall  f1-score   support         0.0       0.92      1.00      0.96        47         1.0       1.00      0.92      0.96        53   micro avg       0.96      0.96      0.96       100   macro avg       0.96      0.96      0.96       100weighted avg       0.96      0.96      0.96       100

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三、数据下载
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提取码:1mlo

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