逻辑回归LogisticRegression分析鸢尾花数据（作图方法）

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鸢尾花逻辑回归分类

需要远程指导仿真实验、代码有问题的，请后台私信或者关注公众号

06-12

1072

逻辑回归（Logistic Regression）是一种用于解决二分类（0 or 1）问题的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。比如某用户购买某商品的可能性，某病人患有某种疾病的可能性，以及某广告被用户点击的可能性等。

[Python从零到壹] 十二.机器学习之回归分析万字总结全网首发（线性回归、多项式回归、逻辑回归）

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前一篇文章讲述了数据分析部分，主要普及网络数据分析的基本概念，讲述数据分析流程和相关技术，同时详细讲解Python提供的若干第三方数据分析库，包括Numpy、Pandas、Matplotlib、Sklearn等。本文介绍回归模型的原理知识，包括线性回归、多项式回归和逻辑回归，并详细介绍Python Sklearn机器学习库的LinearRegression和LogisticRegression算法及回归分析实例。进入基础文章，希望对您有所帮助。

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逻辑回归实验分析（鸢尾花数据集，二分类，多分类）

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之前在线性回归中，得到具体的回归值，如果此时任务要做一个二分类怎么办呢？这里先做一个传统的二分类任务，先是二分类把Virginica种类打上标签为1 其它的为0，先做一个二分类。制作出像棋盘一样的图形，有两个特征，选择petal length ， petal width这两种。直接把概率算出来，前面不是Virginica这种花的概率，后者是Virginica这种花的概率。我们能看到随着peta width这个特征值越大，是Virginica这个种类的花概率越大。回归是如何变成分类的呢？

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自己在尝试用逻辑回归处理鸢尾花数据时，遇到了很多坑，在这里分享一下代码和作图原理。 1.首先导入包： import numpy as np from sklearn.linear_model import LogisticRegression import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl from sklearn ...

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m0_61206827的博客

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逻辑回归（Logistic Regression）是一种广泛使用的统计方法，用于预测二分类（binary）或多分类（multinomial）问题的结果。尽管其名称中包含“回归”，实际上逻辑回归是一种分类算法，主要用于预测一个观测值属于特定类别的概率。该数据集一共包含5个变量，其中4个特征变量，1个目标分类变量。共有150个样本，目标变量为花的类别其都属于鸢尾属下的三个亚属，分别是山鸢尾 (Iris-setosa)，变色鸢尾(Iris-versicolor)和维吉尼亚鸢尾(Iris-virginica)

如何快速绘制logistic回归列线图？