sklean学习之LogisticRegression（逻辑斯蒂回归分类器）【使用方法】

最新推荐文章于 2024-03-21 20:09:30 发布
原创 最新推荐文章于 2024-03-21 20:09:30 发布 · 5k 阅读 · 10 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#sklearn #LogisticRegression

本文深入探讨了sklearn库中的LogisticRegression，主要基于官方文档进行翻译和学习，旨在介绍该逻辑斯蒂回归分类器的详细用法。通过阅读，读者将了解到如何应用LogisticRegression进行分类任务。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

本文是根据sklean官方文档进行翻译和学习的，如果理解有误欢迎留言指正，谢谢。

参考地址：

http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html#

sklearn.linear_model.LogisticRegression

sklearn.linear_model.LogisticRegression

class  sklearn.linear_model. LogisticRegression ( penalty=’l2’,  dual=False,  tol=0.0001,  C=1.0,  fit_intercept=True,  intercept_scaling=1,  class_weight=None,  random_state=None,  solver=’liblinear’,  max_iter=100,  multi_class=’ovr’,  verbose=0,  warm_start=False,  n_jobs=1 ) [source]

逻辑回归(又名logit, MaxEnt)分类器

Parameters:

penalty : str, ‘l1’ or ‘l2’, default: ‘l2’

惩罚项类别：用于指定惩罚中使用的规范。

dual : bool, default: False

对偶式或者原始式. 对偶式只适用于l2惩罚且solver=‘liblinear ’。 当n_samples > n_features时设置dual=False

tol : float, default: 1e-4

停止时能接受的容差

C : float, default: 1.0

正则项系数的倒数，它必须是一个正的浮点数。就像支持向量机一样，值越小则正则化更强。

fit_intercept : bool, default: True

Specifies if a constant (a.k.a. bias or intercept) should be added to the decision function.

指定是否应该在决策函数中添加一个常量(斜率或
最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
数学建模——Logistic Regression逻辑回归算法（二分类及多分类的Python代码实现）
涵盖了计算机专业基础知识、数学建模相关实践、复杂网络论文研究、LeetCode算法刷题经验、C语言开发经验、前端Vue、React框架开发实战相关知识
08-09 7595
1.概述 逻辑回归（Logistic Regression）是一种用于解决监督学习（Supervised Learning）问题的学习算法，一般用于二分类（Binary Classification）问题中，用逻辑回归训练得到一个分类器，对输入的数据进行判断其类型，并进行概率的估计；逻辑回归的目的，是使训练数据的标签值与预测出来的值之间的误差最小化。 逻辑回归本质上是一个线性回归模型，因为除去sigmoid映射函数关系，其他的步骤都是线性回归的。可以说，逻辑回归是以线性回归为理论支持。区别在于线性模型无
SKlearn——逻辑斯蒂回归（LR）参数设置
chole_fei的博客
03-25 5794
sklearn-逻辑斯蒂回归SKlearn——逻辑斯蒂回归（LR）1. from skearn.linear_model import LogisticRegression2.其中部分参数设置2.参数设置的含义3.**class_weight**:类别权重4.sample_weight:样本权重**5..重要参数设置 **solver**：**6. 分类方式选择参数：multi_class SKl...
tensorflow入门（4）逻辑回归分类器
LiuYuan_BJTU的博客
05-27 1579
1、逻辑回归 Logistic回归是一种广义线性模型（generalized linear model），一般用于分类问题。其因变量可以是二分类的，也可以是多分类的。 如果因变量是连续的，就是多重线性回归； 如果因变量是二项分布，就是Logistic回归； 如果因变量是Poisson分布，就是Poisson回归； 如果因变量是负二项分布，就是负二项回归。 逻辑回归与线性回
sklearn应用Logistic回归算法
ccc369639963的博客
03-08 367
sklearn应用Logistic回归算法 在 Scikit-Learn 机器学习库中，有关线性模型的算法族都在linear_model模块下，不同的算法又会分化为很多类，但它们都是经过几种基本算法调整和组合而成，因此基本上都是大同小异，换汤不换药，下面介绍经常用到回归类算法，其中就包含了 Logistic 回归算法。在这之前我们需要先熟悉几个概念，比如“正则化”。 什么是范数？ 范数又称为“正则项”，它是机器学习中会经常遇到的术语，它表示了一种运算方式，“范数”的种类有很多，不过常见的范数主要分为两种：L
基于sklearn的logistic回归对于鸢尾花的机器学习分类实践
12-22
sklearn(scikit-learn)是python机器学习常用的第三方模块，是一个开源的机器学习库，它支持监督学习和非监督学习。它还为模型拟合、数据预处理、模型选择和评估以及许多其他实用工具提供了各种工具。sklearn对机器学习的常用算法进行了封装，包括回归、降维、分类、聚类等。对于以下的机器学习分类实践所用到的函数及方法进行说明。 1.np.c_[ ]和np.r_[ ]的用法解析 >>> import numpy as np >>> a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) >>> a array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) >>>
sklearn 回归python_Python 之 sklearn——logistic回归
weixin_29443201的博客
01-14 1179
Python 之 sklearn——logistic回归尽管从名字上看逻辑回归模型属于回归模型，但是实际上它是一个线性分类模型。logistic回归又称logit回归，是最大熵分类或者对数线性分类器。该模型使用逻辑函数对描述单个试验可能结果的概率进行建模。sklearn 里的 LogisticRegression 类，可以处理 2 分类问题 One-vs-Rest 问题。同时可以实施 l1 l2 ...
logisticregression的fit数据输入
jmt330的博客
01-31 6049
Too many indexs的问题来源于此处Y_train的数据输入格式不对，当它是list的时候，只有一个索引项。 因此Y_train = pd.DataFrame(Y_train);或者去掉二维索引。 --------------------------------------------------------------------------- IndexingError
【机器学习入门 】逻辑斯蒂回归和分类
m0_53294028的博客
03-21 2417
回归和分类是机器学习的核心问题，它们都可以描述自变量和因变量之间的关系，通过自变量的观测值取预测或估计对应的因变量。当因变量是连续型数值时，模型解决的是回归问题。当因变量是离散值时，模型解决的是分类问题。这些离散值就代表了不同的类别。而逻辑斯蒂Logistic Regression就是一种特殊的线性回归模型，用于解决分类问题。它与感知机有着密切的联系。这一章学习了逻辑斯蒂回归的两个重要改进：SoftMax函数和交叉熵的损失函数。
深入理解逻辑回归算法（LogisticRegression），“以回归之名，证分类之实力”。
不止顾望 不怠所学
03-21 810
逻辑回归通过将线性回归模型的输出结果经过一个逻辑函数（也称为 sigmoid 函数）进行转换，将结果限制在 0 到 1 之间，代表概率值。通常情况下，大于 0.5 的概率被归为一类，小于 0.5 的概率被归为另一类。
逻辑回归分类器
qq_28966711的博客
03-22 1843
版权归作者所有，任何形式转载请联系作者。作者：junior（来自豆瓣）来源：https://www.douban.com/note/573235939/Logistic的算法实现非常简单，但它背后的逻辑挺复杂的。前天学完很快又忘了，只记得算法怎么写，推导过程怎么都想不起来了，十分懊恼，所以决定自己动手写一遍推导过程，虽然花了将近五个小时，但感觉记得更牢了一些。所以说，好记性真的不如烂笔头啊朋友们~...
使用sklearn 实现 Logistics Regression 分类
热门推荐
小鹅鹅的博客
11-26 1万+
使用Pandas 数据清洗特征选择 + sklearn 实现 Logistics Regression 分类 (记录一次Data Mining作业) 关于LR基础可以看这里 数据描述与分析 我们有这么一个数据集，记录学生在教务网站上看某学科的视频流数据来预测学生是否挂科。(这之间有关系吗..) user_id: Identifies the individual who is ...
机器学习--Logistic Regression(逻辑回归)---分类器
weixin_43105300的博客
08-20 1855
1. 回归与分类的区别 回归是统计学中最有力的工具之一。机器学习监督学习算法分为分类算法和回归算法两种，其实就是根据类别标签分布类型为离散型、连续性而定义的。回归算法用于连续型分布预测，针对的是数值型的样本，使用回归，可以在给定输入的时候预测出一个数值，这是对分类方法的提升，因为这样可以预测连续型数据而不仅仅是离散的类别标签。 2. 逻辑“回归” Logistic Regression 虽然被称为回归，但其实际上是分类模型，并常用于二分类。Logistic Regression 因其简单、可并行化、可解释强
pyspark 大数据机器学习入门【逻辑斯蒂回归分类器 & 决策树分类器】
nefu_ljw的博客
01-24 1448
零、概念 DataFrame： 使用Spark SQL中的DataFrame作为数据集，它可以容纳各种数据类型。较之RDD，DataFrame包含了schema 信息，更类似传统数据库中的二维表格。 它被ML Pipeline用来存储源数据。例如，DataFrame中的列可以是存储的文本、特征向量、真实标签和预测的标签等。 Transformer： 翻译成转换器，是一种可以将一个DataFrame转换为另一个DataFrame的算法。比如一个模型就是一个Transformer。
[Meng小白和你一起逐行读代码] 基于python和sklearn的Logistic回归分类器
mengfanze1的博客
05-16 1648
import numpy as np import sklearn from sklearn import* import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(5) x,y=sklearn.datasets.make_moons(300,noise=0.30) #print(x,y) plt.scatter(x[:,0],x[:,1],s=40,c=y,cmap=plt.cm.Spectral) #plt.show() clf=sklearn.linear_mod
sklean学习之LogisticRegression（逻辑斯蒂回归分类器）【源码】
xiaoQL520的博客
05-24 7387
本文是根据sklean官方文档进行翻译和学习的，如果理解有误欢迎留言指正，谢谢。def fit(self, X, y, sample_weight=None):        """根据给定的训练数据拟合模型.       参数        ----------        X : {array-like, sparse matrix}, shape (n_samples, n_feature...
sklearn logistic使用
Android_chunhui的专栏
12-25 1405
class sklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty='l2', class_weight=None,solver='liblinear',multi_class='ovr')这里只列出了几个经常设置的参数 1. penalty 正则化参数：’l1’,’l2’.默认是’l2’。 在调参时如果我们主要的目的只是为了解决过拟合，
LogisticRegression
qq_35134144的博客
11-11 1101
这是学习人家的，一个非常不错的个人网站，原文  https://cuijiahua.com/blog/2017/11/ml_6_logistic_1.html -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------...
逻辑回归（Logistic Regression）
qq_45078907的博客
06-10 707
逻辑回归（Logistic Regression）
多元逻辑斯蒂回归
最新发布
03-31
### 多元逻辑斯蒂回归概述 多元逻辑斯蒂回归是一种扩展形式的逻辑斯蒂回归模型，适用于处理多类别分类问题。它通过将多个二分类器组合起来完成对超过两个类别的预测任务[^1]。 #### 概念 多元逻辑斯蒂回归的核心思想在于利用 softmax 函数来估计属于各个类别的概率分布。对于给定输入 \( \mathbf{x} \)，其输出为每个类别的条件概率： \[ P(y=k | \mathbf{x}) = \frac{\exp(\mathbf{w}_k^\top \mathbf{x})}{\sum_{j=1}^{K}\exp(\mathbf{w}_j^\top \mathbf{x})} \] 其中 \( K \) 表示目标类别的总数，\( \mathbf{w}_k \) 是第 \( k \) 类对应的参数向量[^3]。 #### 实现方法 在 scikit-learn 中，`LogisticRegression` 提供了 `multi_class='multinomial'` 参数选项以支持真正的多元逻辑斯蒂回归。该模式下会采用 Newton-CG 或 LBFGS 等优化算法求解整个系统的最大似然估计值。以下是具体实现方式的一个例子： ```python from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载数据集并划分训练测试集合 X, y = load_iris(return_X_y=True) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 初始化并配置模型 model = LogisticRegression(multi_class='multinomial', solver='lbfgs') # 训练模型 model.fit(X_train, y_train) # 输出评估结果 print(f"Accuracy on test set: {model.score(X_test, y_test):.2f}") ``` 上述代码展示了如何基于 Iris 数据集构建一个三分类问题中的多元逻辑斯蒂回归模型，并使用 lbfgs 解算器进行最优化过程。 #### 应用场景 多元逻辑斯蒂回归广泛应用于各类实际领域中涉及多标签或多状态识别的任务之中，比如手写数字辨识、文本情感分析以及医学诊断等领域。当面对有限数量离散型输出变量时尤为适用。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值