邏輯回歸在演算法實現的時候有個判定是某個類別的概率，我們一般是根據樣本數量的大小去判定。
邏輯回歸做二分類進行癌症**（根據細胞的屬性特徵）
:return:
"""# 構造列標籤名字
column =
["sample code number"
,"clump thickness"
,"uniformity of cell size"
,"uniformity of cell shape"
,"marginal adhesion"
,"single epithelial cell size"
,"bare nuclei"
,"bland chromatin"
,"normal nucleoli"
,"mitoses"
,"class"
]# 讀取資料
data = pd.read_csv(
"file:///c:/users/administrator/downloads/breast-cancer-wisconsin.data"
,names = column)
(data)
# 缺失值處理
data = data.replace(to_replace=
"?",value=np.nan)
data = data.dropna(
)# 進行資料分割(取出特徵值，目標值)
x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(data[column[1:
10]],data[column[10]
],test_size=
0.25
)# 進行標準化處理
std = standardscaler(
) x_train = std.fit_transform(x_train)
x_test = std.transform(x_test)
# 邏輯回歸**
lg = logisticregression(c=
1.0)
lg.fit(x_train,y_train)
(lg.coef_)
y_predict = lg.predict(x_test)
# **結果
("邏輯回歸準確率:"
,lg.score(x_test,y_test)
("召回率:"
,classification_report(y_test,y_predict,labels=[2
,4],target_names=
["良性"
,"惡性"])
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...
機器學習演算法 邏輯回歸
二.代價函式求解 三.sklearn 引數說明 四.常見問題 參考lr 是一種簡單 高效的常用分類模型，能處理二分類或者多分類。sigmoid 函式 對線性回歸的結果做乙個在函式g上的轉換，可以變化為邏輯回歸，這個函式g在邏輯回歸中我們一般取為sigmoid函式，形式如下 g z 11 e z g ...
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...