逻辑回归的python实现

最新推荐文章于 2025-04-04 07:45:29 发布

大号小白兔

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分类专栏：机器学习文章标签：机器学习 python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/a1b2c3d4123456/article/details/78203697

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本文介绍了如何在Python中实现逻辑回归，基于github上的开源代码进行了一些修改。提供了数据集和代码下载链接。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

github上有一些开源的，在开源的基础上进行了些需修改。
本文数据及其代码下载页：
http://download.youkuaiyun.com/download/a1b2c3d4123456/10015925

#coding=utf-8

import math
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn import preprocessing
from sklearn import metrics


#数据的标准化/归一化处理
def  Normalization(data):
    min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler(feature_range=(-1, 1))
    return min_max_scaler.fit_transform(data)


#数据加载及处理
def DealData(DataPath):
    df=pd.read_csv(DataPath,header=0)
    df.columns=['f1','f2','label']
    X = df[["f1", "f2"]]