【Sklearn】基于逻辑回归算法的数据分类预测(Excel可直接替换数据)

本文详细介绍了Sklearn库中的逻辑回归算法,包括模型原理、参数设置以及如何用Excel数据进行分类预测。逻辑回归适用于二分类问题,通过线性模型和Sigmoid函数将特征映射到概率,再通过优化算法调整参数。文章还讨论了正则化、优化算法等关键参数对模型性能的影响,并提供了资源下载和完整代码示例。

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【Sklearn】基于逻辑回归算法的数据分类预测(Excel可直接替换数据)

1.模型原理

逻辑回归是一种用于二分类问题的统计学习方法,尽管名字中含有“回归”,但实际上是一种分类算法。它的基本原理是通过建立一个线性模型,然后将线性输出映射到一个概率值,最终将这个概率值转换成二分类的预测结果。

下面是逻辑回归的基本原理:

  1. 线性模型: 首先,逻辑回归建立一个线性模型,将特征的线性组合映射到一个连续的实数范围。对于一个有n个特征的样本,线性模型可以表示为:
    z = b + w 1 x 1 + w 2 x 2 + … + w n x n z = b + w_1x_1 + w_2x_2 + \ldots + w_nx_n z=

<think>我们被要求使用Python进行数据集的分类回归处理。根据引用内容,我们可以使用scikit-learn库中的相关工具来实现。以下步骤将分为分类回归两部分进行说明。 ###一、分类处理分类预测离散类别标签的任务。常见的分类算法包括逻辑回归、支持向量机、决策树等。以下以逻辑回归和Softmax回归为例。####1.逻辑回归(二分类逻辑回归常用于二分类问题。引用[4]展示了使用逻辑回归处理鸢尾花数据集(二分类场景)的示例。我们可以将其调整为多分类,但这里先展示二分类。 步骤: 1.导入必要的库2.加载数据集(这里使用鸢尾花数据集,但只取两个类别分类) 3.划分训练集和测试集4.训练逻辑回归模型5.评估模型代码示例: ```pythonimportnumpy asnpimport pandasas pdfromsklearn.linear_modelimport LogisticRegressionfrom sklearn.model_selection importtrain_test_splitfrom sklearn.metricsimport accuracy_score#读取鸢尾花数据集(这里只取前100个样本,两个类别:Setosa和Versicolour)iris= pd.read_csv("Iris.csv")#请替换为实际路径#假设数据集有150个样本,我们取前100个(两类) iris= iris.iloc[:100] #特征和标签X= iris[['SepalLengthCm','SepalWidthCm','PetalLengthCm','PetalWidthCm']] y= iris['Species']#此时y有两类#将类别标签转换为0和1(因为原始是字符串)fromsklearn.preprocessing importLabelEncoderle= LabelEncoder()y =le.fit_transform(y) #划分训练集和测试集X_train, X_test,y_train, y_test =train_test_split(X, y, test_size=0.2,random_state=42) #创建逻辑回归模型model =LogisticRegression() #训练模型model.fit(X_train, y_train)#预测y_pred= model.predict(X_test)#评估accuracy =accuracy_score(y_test, y_pred)print(f"准确率:{accuracy:.2f}")``` ####2. Softmax回归(多分类)Softmax回归(也称为多项逻辑回归)用于多分类问题。引用[5]提到了使用Softmax回归处理鸢尾花数据集(三分类)。步骤:1.导入库2.加载完整鸢尾花数据集(三个类别) 3.划分训练集和测试集4.训练Softmax回归(在scikit-learn中,逻辑回归默认支持多分类,设置multi_class='multinomial'和solver='lbfgs')5.评估代码示例:```pythonimportnumpy asnpimport pandasas pdfromsklearn.linear_modelimport LogisticRegressionfrom sklearn.model_selection importtrain_test_splitfrom sklearn.metricsimport accuracy_scorefrom sklearn.preprocessingimport LabelEncoder#读取完整鸢尾花数据集iris =pd.read_csv("Iris.csv")#请替换为实际路径X= iris[['SepalLengthCm', 'SepalWidthCm', 'PetalLengthCm', 'PetalWidthCm']]y =iris['Species']#标签编码le= LabelEncoder()y =le.fit_transform(y)#划分训练集和测试集X_train,X_test, y_train,y_test= train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=42) #创建Softmax回归模型(多分类逻辑回归)model =LogisticRegression(multi_class='multinomial', solver='lbfgs')#训练model.fit(X_train, y_train)#预测y_pred= model.predict(X_test)#评估accuracy =accuracy_score(y_test, y_pred)print(f"准确率:{accuracy:.2f}")``` ###二、回归处理回归预测连续数值的任务。引用[2]和[3]展示了回归分析的方法,包括生成回归数据集和线性回归。 ####1.生成回归数据集引用[2]展示了如何使用`make_regression`生成回归数据集。 ```pythonfrom sklearn.datasetsimport make_regressionimportmatplotlib.pyplotas plt#生成回归数据集X, y= make_regression(n_samples=100, n_features=1,noise=0.1)#可视化plt.scatter(X, y) plt.show() ```####2.线性回归分析引用[3]展示了如何读取数据并进行线性回归分析。 步骤: 1.导入库2.读取数据3.选择自变量和因变量4.划分训练集和测试集5.训练线性回归模型6.评估代码示例:```pythonimportpandas aspdfrom sklearn.linear_model importLinearRegressionfromsklearn.model_selectionimport train_test_splitfromsklearn.metrics importmean_squared_error, r2_score#读取数据(示例中使用的是Excel文件)data =pd.read_excel('D:/shujufenxi/作物表型记录本.xlsx',sheet_name=0, index_col='序号')#选择自变量和因变量X =data[['人工成本费()']]#自变量y =data[['产量(公斤)']]#因变量#划分训练集和测试集X_train, X_test,y_train, y_test =train_test_split(X, y, test_size=0.2,random_state=42) #创建线性回归模型model =LinearRegression() #训练model.fit(X_train,y_train) #预测y_pred =model.predict(X_test) #评估mse =mean_squared_error(y_test, y_pred)r2= r2_score(y_test, y_pred)print(f"均方误差(MSE): {mse:.2f}")print(f"决定系数(R^2): {r2:.2f}")``` ###总结-分类问题:使用逻辑回归(二分类)或Softmax回归(多分类),通过`LogisticRegression`实现。 -回归问题:使用线性回归,通过`LinearRegression`实现。 在开始之前,确保已经安装了必要的库(如pandas,scikit-learn,matplotlib)。如果还没有安装,可以使用以下命令安装: ```pip installpandas scikit-learnmatplotlib``` 以上代码示例展示了如何使用Python进行数据集的分类回归处理。根据具体数据集和问题,可以选择合适的模型并进行调整。§§相关问题§§1.如何选择分类模型和回归模型? 2.除了逻辑回归和线性回归,还有哪些常用的分类回归算法? 3.在分类任务中,如何处理类别不平衡问题? 4.在回归任务中,如何评估模型性能?</think>### 如何使用Python进行数据集的分类回归处理 在Python中进行数据集的分类回归分析主要依赖`scikit-learn`库,以下是具体步骤和方法: #### 一、分类处理(预测离散类别) 1. **数据准备** - 导入库:`import pandas as pd, from sklearn.model_selection import train_test_split` - 读取数据(以鸢尾花数据集为例): ```python iris = pd.read_csv("Iris.csv") X = iris[['SepalLengthCm', 'SepalWidthCm', 'PetalLengthCm', 'PetalWidthCm']] y = iris['Species'] # 分类目标变量 ``` - 划分训练集/测试集: ```python X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3) ``` 2. **模型训练与预测** - **逻辑回归(二分类)**: ```python from sklearn.linear_model import LogisticRegression model = LogisticRegression() model.fit(X_train, y_train) predictions = model.predict(X_test) ``` - **Softmax回归(多分类)**: ```python model = LogisticRegression(multi_class='multinomial', solver='lbfgs') model.fit(X_train, y_train) ``` 3. **模型评估** ```python from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix print("准确率:", accuracy_score(y_test, predictions)) print("混淆矩阵:\n", confusion_matrix(y_test, predictions)) ``` #### 二、回归处理(预测连续数值) 1. **数据准备** - 生成回归数据集(引用[2]): ```python from sklearn.datasets import make_regression X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=1, noise=0.1) ``` - 或读取真实数据(引用[3]): ```python data = pd.read_excel('作物表型记录本.xlsx') X = data[['人工成本费()']] # 自变量 y = data[['产量(公斤)']] # 因变量 ``` 2. **模型训练与预测** ```python from sklearn.linear_model import LinearRegression model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) y_pred = model.predict(X_test) ``` 3. **模型评估** ```python from sklearn.metrics import r2_score, mean_squared_error print("R²分数:", r2_score(y_test, y_pred)) print("均方误差:", mean_squared_error(y_test, y_pred)) ``` #### 三、通用技巧 1. **数据预处理** - 标准化:`from sklearn.preprocessing import StandardScaler` - 缺失值处理:`df.fillna(df.mean())` - 分类编码:`pd.get_dummies(df['类别列'])` 2. **模型选择流程** ```mermaid graph LR A[加载数据] --> B[数据清洗] B --> C[特征工程] C --> D{问题类型} D -->|分类| E[选择分类模型] D -->|回归| F[选择回归模型] E/F --> G[训练评估] ``` #### 四、完整示例(鸢尾花分类) ```python # 引用[4][5]的实践整合 from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import classification_report # 加载数据 iris = load_iris() X, y = iris.data, iris.target # 训练模型 model = LogisticRegression(max_iter=200) model.fit(X, y) # 评估 print(classification_report(y, model.predict(X))) ``` > **关键点**:分类关注离散类别预测(如鸢尾花品种),回归关注连续值预测(如作物产量)。实际应用中需根据目标变量类型选择模型[^1][^3]。
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