from sklearn import linear_model //引入線性模型
import pandas as pd //引入為了讀取文字檔案
from sklearn.feature_extraction.text import tfidfvectorizer //特徵提取模組
df=pd.read_csv(「message.txt」,delimiter=』\t』,header=none) //pandas讀取資料
y,x_train=df[0],df[1] //第乙個詞賦值給y，後面的詞賦值給x_train
vectorizer=tfidfvectorizer()//向量化
x=vectorizer.fit_transform(x_train)//轉成數值
lr=linear_model.logisticregression()//建立乙個線性模型
lr.fit(x,y)//呼叫fit方法
testx=vectorizer.transform([『親愛的，明天見』,『我是湖南衛視主持人，您被抽為幸運觀眾了』])//
predictions=lr.predict(testx)//
print(predictions)//
Python垃圾郵件的邏輯回歸分類示例詳解
載入垃圾郵件資料集spambase.csv 資料集基本資訊 樣本數 4601,特徵數量 57,類別 1 為垃圾郵件，0 為非垃圾郵件 閱讀並理解資料。按以下要求處理資料集 1 分離出僅含特徵列的部分作為 x 和僅含目標列的部分作為 y。2 將資料集拆分成訓練集和測試集 70 和 30 建立邏輯回歸模...
邏輯回歸（分類演算法）
在前面講述的回歸模型中，處理的因變數都是數值型區間變數，建立的模型描述是因變數的期望與自變數之間的線性關係。比如常見的線性回歸模型 而在採用回歸模型分析實際問題中，所研究的變數往往不全是區間變數而是順序變數或屬性變數，比如二項分布問題。通過分析年齡 性別 體質指數 平均血壓 疾病指數等指標，判斷乙個...
python 邏輯回歸分類 機器學習 邏輯回歸分類
分類問題 1 本質 決策面 decision su ce 2 評估分類演算法的指標，正確率 正確分類個數 總數 二分分類 邏輯回歸輸入 訓練資料的特徵和標籤 模型 邏輯回歸 輸出 分類結果 什麼是邏輯函式？在0到1之間取值，邏輯回歸是因為引數是邏輯函式 邏輯的數值 表示分類結果是1是y的結果 決策面...