sklearn使用逻辑回归

最新推荐文章于 2025-09-19 11:14:30 发布
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本文提供了逻辑回归的一个简单示例代码，使用的数据集为ADFA-LD，通过该示例可以了解逻辑回归的基本应用。

因为逻辑回归这一章实在毫无新意，而且使用ADFA-LD数据集函数调用都已经数字化了，也对实际工程没有任何帮助。

所以仅贴一段示例代码：


sklearn中的逻辑回归
momokofly的博客
12-12 2543
1 概述 1.1 名为“回归”的分类器 逻辑回归是一种名为“回归”的线性分类器，它的本质是由线性回归变化而来的，一种广泛使用于分类问题中的广义回归算法。要理解逻辑回归从何而来，得先理解线性回归。线性回归是机器学习中最简单的回归算法，写作一个几乎人人熟悉的方程： z=a0+a1x1+a2x2+...+anxnz=a_0+a_1x_1+a_2x_2+...+a_nx_nz=a0​+a1​x1​+a2​x2​+...+an​xn​ 其中，aaa被统称为模型的参数，其中a0a_0a0​被称为截距（intercept
Sklearn中逻辑回归建模
小森的博客
06-13 1713
精确度，衡量对1类样本的识别，能否成功（准确识别出1）的概率，也正是由于这种力求每次出手都尽可能成功的策略，使得当我们在以精确度作为模型判别指标时，模型整体对1的判别会趋于保守，只对那些大概率确定为1的样本进行1类的判别，从而会一定程度牺牲1类样本的准确率，在每次判别成本较高、而识别1样本获益有限的情况可以考虑使用精确度。💢可是，这样的模型有意义吗？则该模型的准确率为98%，因为它正确地识别出来了测试集中的98个狗狗，只是错误的把2个猫咪也当做狗狗，所以按照准确率的计算公式，该模型有高达98%的准确率。
sklearn之逻辑回归
Torres-Ye的博客
01-12 567
逻辑回归 逻辑回归是一个二分类的算法以及多分类的算法 线性回归与逻辑回归 当在线性回归的结果上，我们添加一个sigmod函数时，线性回归就变成了逻辑回归。 优缺点 优点：计算代价不高，具有可解释性，易于实现。不仅可以预测出类别，而且可以得到近似概率预测，对许多需要利用概率辅助决策的任务很有用。 缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高。 适用数据类型：数值型和标称型数据。 sigmo...
sk05.【scikit-learn基础】--『监督学习』之逻辑回归
最新发布
qq_44846224的博客
09-19 538
逻辑回归通过使用Sigmoid函数将线性回归的输出转换为概率值，用于解决二分类问题。逻辑回归的训练过程通过最小化对数损失函数来优化模型参数。梯度下降法是常用的优化方法，用来更新模型参数 ww 和 bb。Python中的库提供了简单易用的接口来实现逻辑回归，并且能够轻松地进行模型训练、评估和可视化。
sklearn-逻辑回归
有点意思的博客
04-14 330
逻辑回归常用于分类任务分类任务的目标是引入一个函数，该函数能将观测值映射到与之相关联的类或者标签。一个学习算法必须使用成对的特征向量和它们对应的标签来推导出能产出最佳分类器的映射函数的参数值，并使用一些性能指标来进行衡量。在二元分类问题中，分类器必须将实例分配到两个类中的一个类。在多元分类问题中，分类器必须将一组标签分配给每个实例。
sklearn线性逻辑回归和非线性逻辑回归的实现
09-16
在`sklearn`中，可以使用`PolynomialFeatures`类来完成这个过程，再配合逻辑回归模型： ```python from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures # 多项式特征转换 poly = PolynomialFeatures(degree=2) ...
机器学习sklearn-逻辑回归
kongqing23的博客
01-15 982
目录 L0范数，L1范数，L2范数 sigmond函数 损失函数 penalty和C参数 逻辑回归中的特征工程 梯度下降 L0范数，L1范数，L2范数 L0范数是指向量中非0的元素的个数。如果我们用L0范数来规则化一个参数矩阵W的话，就是希望W的大部分元素都是0。 L1范数是指向量中各个元素绝对值之和，也有个美称叫“稀疏规则算子”（Lasso regularization）。 任何的规则化算子，如果他在Wi=0的地方不可微，并且可以分解为一个“求和”的形式，那么这个规则化算子就可以.
Sklearn中逻辑回归调参详解
qq_62140542的博客
04-18 1367
可选参数范围： l1，l2，elasticnet，None，默认为l2正则化正则化目的：防止模型过拟合。
sklearn实现逻辑回归_以python为工具【Python机器学习系列（十）】_python逻辑回归模型from sklearn
2401_84185182的博客
04-30 1350
第三步，训练模型 输出结果如下图所示：         绘制出带有决策边界的散点图： python实现非线性逻辑回归，首先使用make_gaussian_quantiles获取一组高斯分布的数据集，代码及数据分布如下： 描述数据分布的散点图如图所示：         然后转换数据并训练模型以实现非线性逻辑回归： 评分结果如图所示，达0.996：         以乳腺癌数据集为例，建立线性逻辑回归模型，并输出准确率，精确率，召回率三大指标，代码如下所示： 程序输出结果如下图所示： 本次分享就到这里，小啾感谢
SKlearn_逻辑回归
01-11
机器学习中逻辑回归的讲解，原理和代码说明的比较详细
利用sklearn实现逻辑回归
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qq_45435247的博客
12-16 1万+
1. sklearn介绍 在利用sklearn实现逻辑回归前，可能会有人疑惑sklearn究竟是什么，那在这之前，我们先来看一下sklearn是一个什么东西吧。 先字面解释一下：Sklearn (全称 Scikit-Learn) 是基于 Python 语言的机器学习工具。它建立在 NumPy, SciPy, Pandas 和 Matplotlib 之上，里面的 API 的设计非常好，所有对象的接口简单，很适合新手上路。（简单粗暴地说就是：sklearn里面已经集成好了很多机器学习算法，并且需要的相关依赖也解
逻辑回归-sklearn
guoguozgw的博客
01-01 668
逻辑回归-sklearn
sklearn入门——逻辑回归
weixin_47037146的博客
08-14 1930
什么是逻辑回归 逻辑回归也叫对数几率回归，在西瓜书中有介绍，吃瓜的时候也学过，可惜呀，脑子不好使，全忘了。重新学一下吧。。。。 在理解对数几率回归之前需要先理解线性回归。线性回归的任务，就是构造一个预测函数 来映射输入的特征矩阵x和标签值y的线性关系，具体以公式体现如下： z=θ0+θ1x1+θ2x2+...+θnxnz = \theta_0+\theta_1x_1+\theta_2x_2+...+\theta_nx_nz=θ0​+θ1​x1​+θ2​x2​+...+θn​xn​ 写成矩阵形式为： 构造预
sklearn逻辑回归
qq_26645205的博客
05-23 425
逻辑回归自己的理解（明天把实例看完在写） 1.对机器学习的认识 引用大牛的观点： 机器学习算法没有所谓的优劣，也没有绝对的高性能，只有在特定场景、数据和特征下更适合的机器学习算法。 2.机器学习应用方法： 应用机器学习，千万不要一上来就试图做到完美，先做一个基本的model出来，再进行后续的分析步骤，一步步提高。所谓后续步骤可能包括『分析model现在的状态(欠/过拟合)，分析我们使用的
Sklearn逻辑回归
2301_81975613的博客
03-13 781
逻辑回归是一种广泛用于分类问题的机器学习算法。在Python中，你可以使用Sklearn库（scikit-learn）来方便地实现逻辑回归。下面是一个简单的例子，展示了如何使用Sklearn进行逻辑回归。这个例子中，我们使用了鸢尾花（Iris）数据集，这是一个常用于机器学习入门的数据集，包含了150个样本，每个样本有4个特征，对应于鸢尾花的萼片和花瓣的长度和宽度。数据集被分为三个类别。
python期末成绩预测_Python+sklearn使用逻辑回归算法预测期末考试能否及格
06-11
首先，使用 Python 和 sklearn 工具包可以非常方便地实现逻辑回归算法，来预测期末考试是否及格。逻辑回归是一种二分类算法，可以根据给定的输入特征，预测输出结果的概率。 其次，为了进行预测，需要准备一些数据...
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