py逻辑回归实例

建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取。

import numpy as np
import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

#设置数据的路径，os.sep 根据你所处的平台，自动地采用相应的分割符号。

import os

path = 'data' + os.sep + 'LogiReg_data.txt' 

#读取csv文件，括号内，第一个是路径，第二个是header，指定行数用来作为列名，数据开始行数。如果文件中没有列名，则默认为0，否则设置为None。第三个名字是对数据1,2,3列进行命名。

pdData = pd.read_csv(path, header=None, names=['Exam 1', 'Exam 2', 'Admitted'])

pdData.head()

#读取数据的维度

pdData.shape

#下面是返回一个第三列中等于1的数据，和第三列中等于0的数据。等于分开了数据。分成两组。

positive = pdData[pdData['Admitted'] == 1] # returns the subset of rows such Admitted = 1, i.e. the set of *positive* examples

negative = pdData[pdData['Admitted'] == 0] # returns the subset of rows such Admitted = 0, i.e. the set of *negative* examples

#画图的画图域，大小先确定，长10，宽5

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,5))

#把上面确定的画出来，先画x的exam1，后画出来y的exam2，s是标量，默认可以是20，c是颜色 ，marker是形状，label是标签。

ax.scatter(positive[