機器學習筆記 7 邏輯回歸

邏輯回歸(logistic)實際上是線性回歸推導出來的。而且是一種分類學習方法。由於簡單的二分類0-1影象不連續，我們想找到一種連續且可微的函式替換他。logistic function 正是這樣乙個函式

11+e

−z看看圖：

**是通過邏輯回歸根據花萼和花瓣的大小區別出是」0花」還是」1花」

**：

# -*- coding: utf-8 -*-

from sklearn import datasets
import numpy as np
iris = datasets.load_iris()
# 構建訓練集和測試集
iris_x_train = np.array(list(iris.data[:30]) + list(iris.data[50:80]))
iris_x_test = np.array(list(iris.data[30:50]) + list(iris.data[80:100]))
iris_y_train = np.array(list(iris.target[:30]) + list(iris.target[50:80]))
iris_y_test = np.array(list(iris.target[30:50]) + list(iris.target[80:100]))
from sklearn import linear_model
# 構建模型
logistic = linear_model.logisticregression()
# 擬合資料
logistic = logistic.fit(iris_x_train, iris_y_train)
# 顯示引數
print(logistic.coef_,logistic.intercept_)
# **測試資料
print(logistic.predict(iris_x_test))
# 輸出原始資料
print(iris_y_test)

機器學習 邏輯回歸

邏輯回歸 線性回歸的式子，作為邏輯回歸的輸入 適用場景 二分類 線性回歸的輸入 sigmoid函式 分類 0,1 概率值 計算公式 當目標值為1時 損失函式的變化 當目標值為0時 損失函式的變化 下面用乙個例項來說明邏輯回歸的用法 癌症概率 部分資料的截圖如下 資料描述 699條樣本，供11列資料，...

機器學習 邏輯回歸

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機器學習 邏輯回歸

lr指的是logistic regression，邏輯回歸。而不是linear regression，線性回歸，不要問為什麼，記住它就好了，haha。它是一種監督學習分類演算法，不是回歸演算法！這裡千萬要注意啦。lr常用於二分類問題，0或者1 假如我們有一堆二維資料，也就是這堆資料有2個特徵x1和x...