【MachineLearning】之逻辑回归（scikit-learn 实现）

最新推荐文章于 2024-08-03 13:06:48 发布

fanfan4569

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分类专栏：【MachineLearning】文章标签：逻辑回归

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/fanfan4569/article/details/81749118

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这篇博客介绍了如何利用scikit-learn库实现逻辑回归，重点讲述了模型的参数，如惩罚项、对偶化、数据解算精度等，并提到了求解器的选择，包括默认的LBFGS以及适合多分类问题的其他求解器。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

逻辑回归的类及默认参数：

LogisticRegression(penalty='l2', dual=False, tol=0.0001, C=1.0, fit_intercept=True, 
intercept_scaling=1, class_weight=None, random_state=None, solver='liblinear', max_iter=100, 
multi_class='ovr', verbose=0, warm_start=False, n_jobs=1)

介绍其中几个常用的参数，其余使用默认即可：

penalty: 惩罚项࿰

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Scikit-Learn逻辑回归(一)

Java/Python大数据随笔

02-26

1681

逻辑回归（Logistic Regression）主要解决二分类问题，用来表示某个事件发生的可能性。逻辑回归在机器学习知识结构中的位置如下：逻辑回归的思想最早可以追溯到19世纪，由英国统计学家Francis Galton在研究豌豆遗传问题时首次提出。然而，真正将逻辑回归应用于机器学习的是加拿大统计学家Hugh Everett，他在1970年代提出了广义线性模型（GLM），其中包括逻辑回归逻辑回归这个算法的名称有一定的误导性。虽然它的名称中有“回归”，当它在机器学习中不是回归算法，而是分类算法。

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逻辑回归基础知识可参考：http://blog.youkuaiyun.com/fjssharpsword/article/details/54580552 python内部算法已经实现了，最重要是理解y=f(x)的最小化损失函数并通过梯度下降法求解参数。这里通过Python机器学习库scikit-learn实现，代码如下： # -*- coding: utf-8 -*- import numpy a

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scikit-learn实现逻辑回归

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目录1.导入数据2.分割数据3.使用scikit-learn中的逻辑回归4.OvO and OvR 1.导入数据 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(666) X = np.random.normal(0,1,(200,2)) y = np.array((X[:,0]**2+X[:,1])<1.5,dtype='int') for _ in range(20): y[np.random.rand

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343

逻辑回归官方使用文档：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html#sklearn.linear_model.LogisticRegression class sklearn.linear_model.LogisticRegression(penalt...

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一元线性、多元线性、多项式回归都属于广义的线性回归，这几类线性回归主要用于预测连续变量的值。本节介绍广义线性回归的另一种主要用于分类任务的形式：逻辑回归 请尊重原创，转载请注明来源网站www.shareditor.com以及原始链接地址二类分类问题 逻辑回归最广泛的应用就是二类分类，我们以脏话判别为例来利用逻辑回归，对一句话做脏话分析判断输入样本如下：是脏话：fuck you 是

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《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow》是一本深受全球数据科学家和机器学习工程师喜爱的实战指南。这本书深入浅出地介绍了机器学习的基本概念和技术，并重点讲述了如何使用Python库Scikit...

逻辑回归预测良性和恶性乳腺肿瘤实现二分类（使用 scikit-learn 和 XGBoost 两种方式）

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逻辑回归预测良性和恶性乳腺肿瘤实现二分类（使用 scikit-learn 和 XGBoost 两种方式）,可扩展应用到小样本数据的故障诊断领域二分类问题 # 使用逻辑回归预测乳腺肿瘤是良性的还是恶性的 # 数据集为乳腺癌数据集，通过细胞核的相关特征来预测乳腺肿瘤为良性/恶性，这是一个非常著名的二分类数据集 # 数据集包含569个样本，其中有212个恶性肿瘤样本，357个良性肿瘤样本 # 共有32个字段，字段1为ID，字段2为label，其他30个字段为细胞核的相关特征 # scikit-learn实现逻辑回归 # XGBoost 实现逻辑回归 # XGBoost在预测结果上和scikit-learn有些差别，XGBoost的预测结果是概率，而scikit-learn的预测结果是0或1的分类，需要用户自己对其进行转化，程序能够实现scikit-learn 和XGBoost的概率输出和0或1分类输出 # 使用评估指标对分类和预测结果进行评估，实现scikit-learn 和 XGBoost 两种逻辑回归方式对比分析

逻辑回归算法python实战（简单版）sklearn

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这是个人学习逻辑回归时写的代码，主要时用的sklearn包。很简单的代码，只适合初学者。

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逻辑回归说明逻辑回归总结说明 逻辑回归（logistic regression）虽然名字里包含的是回归，但却是统计学习中的经典分类算法。因为算法比较简单和经典，一般在比赛分类任务（特别二分类任务）中使用逻辑回归模型作baseline，另外因为逻辑回归的可解释性，一般金融行业中比较青睐。 逻辑回归 在scikit-learn中LogisticRegression实现了逻辑回归模型，其原型为： class sklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty=

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为了得到一致假设而使假设变得过度严格称为过拟合。避免过拟合是分类器设计中的一个核心任务。通常采用增大数据量和测试样本集的方法对分类器性能进行评价。由于比赛中样本量是一致，目标测试集也是既定，所以我的思路是：先把过拟合特征做预训练，然后放入重新训练。参考代码如下： # -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd import time from sklea

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