小洲三流road的博客

本文结构 1. 代码流程 Step1:库函数导入 ## 基础函数库 import numpy as np ## 导入画图库 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns ## 导入逻辑回归模型函数 from sklearn import svm Step2:构建数据集并进行模型训练 ##Demo演示LogisticRegression分类 ## 构造数据集 x_fearures = np.array([[-1, -2], [-.

*问题：已经在jupyter notebook中使用pip install graphviz，import graphviz 之后无法使用， 显示failed to execute [‘dot’, ‘-Tpdf’, ‘-O’, ‘pengunis’], make sure the Graphviz executables are on your systems’ PATH * 原因：graphviz需要在系统中配置环境变量 进入官网http://www.graphviz.org/download/根据不同

基于逻辑回归的分类预测（iris数据集实例） 1. 构建模型的基本步骤 基本步骤 基于鸢尾花（iris）数据集的逻辑回归分类实践 导入库函数 导入库函数 模型训练 读取数据 模型参数查看 数据信息简单查看 数据和模型可视化 可视化描述 模型预测 利用逻辑分类模型 在二分类上 进行训练和预测 利用逻辑回归模型 在多分类上 训练和预测 2. 代码实现（基本步骤） ①导入库函数 # 基础库函数 import numpy as np # 画图库 import matplot