逻辑回归

最新推荐文章于 2022-08-08 19:48:14 发布
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本文深入探讨了逻辑回归在机器学习中的应用，包括如何使用sklearn库进行模型训练、预测及评估。详细讲解了从数据拟合到预测概率的全过程，并对比了OVR与OVO两种多分类策略，同时介绍了OneVsRestClassifier的使用方法。

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from sklearn.liner_model import LogisticRegression
log_reg=LogisticRegression()
log_reg.fit(X,y)
log_reg.predict()
log_reg.predict_proba()

在这里插入图片描述在这里插入图片描述

log_reg=LogisticRegression(C,penalty='l2')

在这里插入图片描述在这里插入图片描述

log_reg=LogisticRegression()              #默认OVR
log_reg=LogisticRegression(multi_class="multinomial",solver="newton-cg")   #OVO

OVR and OVO

from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier
ovr=OneVsRestClassifier(log_reg)
ovr.fit(X_train,y_train)
ovr.score(X_test,y_test)
#OneVsOneClassifier
小雨林夕
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