专题练习：对率回归（逻辑回归）的编程实践

前言

欢迎关注本人公众号：

本篇结合周志华老师《机器学习》第3章习题而讲。

对率回归，其实就是logistic regression，也即业界常说的逻辑回归，但后者这个译法并不好，周老师将之译为了对率回归，没有屈服于现有的“劣币”译法，体现了教育者的独立精神，点赞！

关于logistic回归的知识，还可以参考本公众号历史文章《上手机器学习系列-第3篇-聊聊逻辑回归》，共分上、中、下三篇，详细讲解了推导、代码实践思路。

做为入门项目，我们推荐使用Python来进行编码实践，有需求了解更多其它机器学习生态的同学，可以在公众号后面留言，也可以加入数据科学实战QQ交流群：250695418。

好了，来做习题吧

西瓜书《机器学习》p69页第3.3题：

编程实现对率回归，并给出西瓜数据集3.0a上的结果。

我们这里已将数据集手工录入csv文件，并上传到github项目：https://github.com/aaronlou/DataScienceProject，在Data目录下可以找到watermelon_classify_data.csv这个文件，同学们可以自行下载使用。

So, let’s do it

Python编码环境还没有准备好的东西，可以回顾本公众号历史文章《上手机器学习系列-第2篇-工具&学习资料准备篇》。

代码已上传到github空间，以python notebook的形式保存，详见：