编程实践-逻辑回归分类算法--马的疝气病症分类

最新推荐文章于 2020-11-22 10:45:34 发布

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最新推荐文章于 2020-11-22 10:45:34 发布 · 848 阅读

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本文通过实例详细介绍了如何使用逻辑回归算法进行马的疝气病症分类。通过数据预处理、模型训练和评估，揭示了逻辑回归在解决二分类问题上的应用及其优势。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
逻辑回归分类
@dataset：马的疝气病症数据集Horse Colic database
          任务需求：预测病马的死亡率
          http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Horse+Colic
          data files: 
            -- horse-colic.data: 300 training instances 
            -- horse-colic.test: 68 test instances 
          Number of Attributes:27个
          Missing Values? yes
          abdominalDistension:腹胀   An IMPORTANT parameter.
          
          surgery：1（手术过）2（没有手术治疗过）
          age：1（成年马）2(小马 6个月以下)
          HospitalID：马的编号（如果马被治疗> 1次，可能不是唯一的）
          rectalTemperature:直肠温度 正常37.8
          pulse：脉搏，成年马30-40，运动马匹较低20-25，具有疼痛病变或患有循环休克的动物可能具有升高的心率
          respiratoryRate：呼吸频率，正常8-10，波动很大，存疑
          extremitiesTemperature：四肢温度，1 = Normal，2 = Warm，3 = Cool，4 = Cold，低表明可能有休克，高则与直肠温度身升高有关
          peripheralPulse：外围脉冲，1 = normal，2 = increased，3 = reduced，4 = absent 
          mucousMembranes：粘膜（越大越严重），1 = normal pink，2 = br