學習筆記2 1

step1:庫函式匯入

##  基礎函式庫

import numpy as np 
## 匯入畫相簿
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
## 匯入邏輯回歸模型函式
from sklearn.linear_model import logisticregression

##demo演示logisticregression分類

## 構造資料集
x_fearures = np.array([[
-1,-
2],[
-2,-
1],[
-3,-
2],[
1,3]
,[2,
1],[
3,2]
])y_label = np.array([0
,0,0
,1,1
,1])
## 呼叫邏輯回歸模型
lr_clf = logisticregression(
)## 用邏輯回歸模型擬合構造的資料集
lr_clf = lr_clf.fit(x_fearures, y_label)
#其擬合方程為 y=w0+w1*x1+w2*x2

## 檢視其對應模型的w

print
('the weight of logistic regression:'
,lr_clf.coef_)
## 檢視其對應模型的w0
print
('the intercept(w0) of logistic regression:'
,lr_clf.intercept_)

the weight of logistic regression: [[0.73455784 0.69539712]]

the intercept(w0) of logistic regression: [-0.13139986]

## 視覺化構造的資料樣本點

plt.figure(
)plt.scatter(x_fearures[:,
0],x_fearures[:,
1], c=y_label, s=
50, cmap=
'viridis'
)plt.title(
'dataset'
)plt.show(
)

Python學習筆記 21

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