逻辑回归模型——python代码实现

最新推荐文章于 2025-05-19 19:45:37 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ACM_hades/article/details/90452123
本文介绍了逻辑回归模型的推导过程，并通过Python代码实现了该模型。选用MNIST数据集进行实验，将原始的10类手写数字二分类为0和1。特征选择中，采取直接使用完整图片（28x28像素）作为784维特征向量的方法。

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用Python实现逻辑回归
code_welike的博客
06-10 2391
在上述代码中，我们首先使用pandas库读取了一个数据集，然后将其划分为训练集和测试集。随后，我们创建了一个逻辑回归模型并使用训练集对其进行训练。最后，我们使用测试集进行了预测并输出了准确率。逻辑回归是一种分类算法，对于二元分类问题可以很好地解决。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python实现逻辑回归算法，并使用一个示例数据集进行测试。通过以上代码，我们可以看到如何使用Python实现逻辑回归算法，并且可以使用此算法来对分类问题进行建模。用Python实现逻辑回归。
Python实现逻辑回归(Logistic Regression)
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03-26 3万+
逻辑回归是一种经典机器学习分类算法，它被广泛应用于二元分类问题中，该算法的目的是预测二元输出变量（比如0和1），逻辑回归算法有很多应用，比如预测股票市场、客户购买行为、疾病诊断等等。它被广泛应用于医学、金融、社交网络、搜索引擎等各个领域。
逻辑回归模型，python代码
03-21
logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。例如，探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病发生的概率等。以胃癌病情分析为例，选择两组人群，一组是胃癌组，一组是非胃癌组，两组人群必定具有不同的体征与生活方式等。因此因变量就为是否胃癌，值为“是”或“否”，自变量就可以包括很多了，如年龄、性别、饮食习惯、幽门螺杆菌感染等。自变量既可以是连续的，也可以是分类的。然后通过logistic回归分析，可以得到自变量的权重，从而可以大致了解到底哪些因素是胃癌的危险因素。同时根据该权值可以根据危险因素预测一个人患癌症的可能性。
逻辑回归模型Python代码——用逻辑回归模型实现机器学习
qq_41698317的博客
07-15 4284
逻辑回归模型Python代码——用逻辑回归模型实现机器学习
利用python实现逻辑回归模型
最新发布
2401_82581665的博客
05-19 817
相较于其他梯度上升算法，改进后的随机梯度上升算法收敛速度更快，更可能找到全局最优解，也更适合实际应用。当 z→+∞，hθ​(x)→1；当 z=0，hθ​(x)=0.5。利用 σ(z) = 1/(1+e⁻ᶻ) 将线性组合θᵀx映射到(0,1)区间，表示概率。类别1的样本点为蓝色方块，类别0的样本点为绿色圆点，将两个类别的样本点和分类直线可视化。当z→+∞时，σ(z)→1；dataMat：增强后的特征矩阵，形如[ [1.0，x1，x2]，...]的，因为 当hθ​(x)=0.5时，θTx=0。
逻辑回归python实现
10-11
在开源的基础上实现的逻辑回归，纯python实现，采用的是批量梯度下降，用户可以自己换其他的梯度下降方式
数学建模——逻辑回归模型Python代码
qq_45934521的博客
07-21 2078
数学建模——逻辑回归模型详解Python代码 程序用到的测试数据： 链接：https://pan.baidu.com/s/1LGD1MAxk2lxO93smSPNyZg 提取码：uukr 代码正文 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import os path='data'+os.sep+'Logireg_data.txt' pdData=pd.read_csv(path,header=None,na
机器学习逻辑回归算法——原理+python详细代码解析（sklearn）
cnzzs的博客
08-22 1230
完整代码# 二元Logistic回归算法 # 数据准备 # 1 载入分析所需要的模块和函数 import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt from warnings import ...
统计建模——模型——python为例
小李很执着的博客
04-28 3787
创建节点并定义它们之间的条件关系。
python逻辑回归模型建模步骤_Python逻辑回归——建模-评估模型
weixin_39883208的博客
12-06 5114
学完线性回归，逻辑回归建模+评估模型的过程就相对好理解很多。其实就是换汤不换药。逻辑回归不是回归算法，而是分类算法，准确来说，叫逻辑分类逻辑分类本质上是二分分类，即分类结果标签只有两个逻辑回归建模-评估模型的过程如何建立有序的二维数据结构1.字典是无序的，所以引入一个OrderedDict来让顺序变成有序2.数据集转成Pandas的二维数据结构进行处理如何实现逻辑回归1.提取出特征和标签提取出某一...
逻辑回归Python源代码
10-29
内含有逻辑回归的源代码是数据集，使用Python3编码，有封装好的逻辑回归所需要的各种函数，适合新手学习。
逻辑回归 python代码+训练数据
08-19
python实现逻辑回归的例子，值得学习
python代码实现逻辑回归logistic原理
09-18
主要介绍了python代码实现逻辑回归logistic原理，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
逻辑回归python代码
03-18
代码是python完成，使用mnist数据集，实现逻辑回归的功能
逻辑回归（logistic regression）python代码+训练数据
04-28
逻辑回归（logistic regression）python代码+训练数据
python代码实现及Logistic回归（逻辑回归）
weixin_49376454的博客
05-16 4225
python代码实现及Logistic回归（逻辑回归）python代码实现及Logistic回归（逻辑回归）python代码实现及Logistic回归（逻辑回归）python代码实现及Logistic回归（逻辑回归）
python实现逻辑回归代码_python如何实现逻辑回归 python实现逻辑回归代码示例
weixin_34712106的博客
02-10 1778
python如何实现逻辑回归？本篇文章小编给大家分享一下python实现逻辑回归代码示例，文章代码介绍的很详细，小编觉得挺不错的，现在分享给大家供大家参考，有需要的小伙伴们可以来看看。代码如下：import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.datasets.samples_generator import make_cl...
模型评估方法：ROC曲线与KS曲线
m0_46388544的博客
01-26 4728
本文代码及数据集来自《Python大数据分析与机器学习商业案例实战》 对于二分类模型来说，主流的评估方法有ROC曲线和KS曲线两种。 一、ROC曲线 如果把假警报率理解为代价的话，那么命中率就是收益，所以也可以说在阈值相同的情况下，希望假警报率（代价）尽可能小，命中率（收益）尽可能高，该思想反映在图形上就是ROC曲线尽可能地陡峭。曲线越靠近左上角，说明在相同的阈值条件下，命中率越高，假警报率越低，模型越完善。 #混淆矩阵的Python代码实现 from sklearn.metrics import c.
逻辑回归及python代码实现
__zachary的博客
02-28 1万+
逻辑回归 一种广义的线性回归分析模型，逻辑回归虽然带有回归字样，但是逻辑回归属于分类算法。逻辑回归可以进行多分类操作，但由逻辑回归算法本身性质决定其更常用于二分类。 逻辑回归：线性回归可以预测连续值，但是不能解决分类问题，我们需要根据预测的结果判定其属于正类还是负类。所以逻辑回归就是将线性回归的结果，通过 sigmoid 函数映射到 (0,1)(0,1)(0,1) 之间。 分类的本质：在空间中找到...
逻辑回归案例 ——居民出行选择行为python代码
05-13
本案例将使用逻辑回归模型来预测居民的出行方式选择行为。数据集包含居民的个人和家庭信息以及出行方式的选择情况。我们将使用Python语言进行分析和建模。 首先，加载需要用到的库和数据集： ```python import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline data = pd.read_csv('modechoice.csv') ``` 接下来，我们对数据集进行探索和预处理： ```python # 查看数据集的前5行 data.head() # 将数据集分为自变量和因变量 X = data.iloc[:, :-1] y = data.iloc[:, -1] # 将分类变量转换为数值型变量 X = pd.get_dummies(X, columns=['Gender', 'Education', 'Income', 'Car', 'Bike']) # 将因变量转换为0和1的二元变量 y = np.where(y=='Car', 1, 0) # 将数据集分为训练集和测试集 from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) ``` 然后，我们使用逻辑回归算法进行建模： ```python from sklearn.linear_model import LogisticRegression model = LogisticRegression() model.fit(X_train, y_train) ``` 接下来，我们评估模型的性能： ```python # 预测测试集的结果 y_pred = model.predict(X_test) # 计算模型的准确率 from sklearn.metrics import accuracy_score accuracy_score(y_test, y_pred) ``` 最后，我们可以使用模型来进行预测： ```python # 创建一个新的数据集 new_data = pd.DataFrame({ 'Gender_Female': [1], 'Gender_Male': [0], 'Education_Graduate': [0], 'Education_High School': [1], 'Education_Others': [0], 'Income_High': [1], 'Income_Low': [0], 'Income_Medium': [0], 'Car_No': [1], 'Car_Yes': [0], 'Bike_No': [0], 'Bike_Yes': [1] }) # 预测新数据的结果 model.predict(new_data) ``` 本案例中使用的数据集是一个虚构的例子，实际应用中需要根据具体的场景选择合适的数据集和特征工程方法。
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