多元分类问题模型实现

最新推荐文章于 2024-05-24 10:45:31 发布

weiyi99999

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分类专栏：数据科学文章标签： Python 数据科学多元分类

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weiyi99999/article/details/80591034

本文探讨了多元分类问题的解决方案，包括多元逻辑回归和One-vs.-all策略，并以Python的scikit-learn库为例，展示了具体的实现过程。

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多元分类问题可以用多元逻辑回归和One-vs.-all（从二元到多元）两种方法解决，以scikit-learn为例：

import os

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LogisticRegression


def readData(path):
    """
    使用pandas读取数据
    """
    data = pd.read_csv(path)
    data.columns = ["label", "x1", "x2"]
    return data
    

def multiLogit(data):
    """
    使用逻辑回归对多元分类问题建模，并可视化结果
    """
    features = ["x1", "x2"]
    labels = "label"
    plt.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"]
    # 创建一个图形框
    fig = plt.figure(figsize=(12, 6), dpi=80)
    methods = ['multinomial', 'ovr']
    # 使用两种不同的方法对数据建模
    for i in range(len(methods)):
        model = LogisticRegression(multi_class=methods[i], solver='sag',
            max_iter=1000, random_state=42)
        model.fit(data[features], data[labels])
        x1Min, x2Min = np.min(data[features]) - 0.5
        x1Max, x2Max = np.max(data[features]) + 0.5
        # 生成Cartesian积
        area