机器学习2-简单的二分类问题

需求:

假设现在需要对数据 进行二分类 ,小于0.5的,打上0的标记 ,大于0.5的,打上1的标记,怎么做

分析:

这是一个简单的二分类 问题,使用逻辑回归模型。

代码:

python 复制代码
# 导入所需的库,如需安装:pip install scikit-learn matplotlib
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix

# 创建一个随机的二分类数据集
np.random.seed(42)
X = np.random.rand(100, 1)
print("X:\n", X)
y = (X > 0.5).astype(int)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
print("X_train:\n", X_train)

# 创建并训练逻辑回归模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f'Accuracy: {accuracy}')

# 可视化决策边界
plt.scatter(X, y, color='blue', marker='o', label='Class 0')
plt.scatter(X_test, y_test, color='red', marker='x', label='Test Data')
plt.xlabel('Feature')
plt.ylabel('Class')
plt.legend()
plt.title('Logistic Regression Decision Boundary')
plt.axhline(0.5, color='green', linestyle='--', linewidth=2, label='Decision Boundary')
plt.show()

运行结果:

如图可见Test Data的标记都是正确的

执行下来的准确率

Accuracy: 1.0

结论: 模型预测使用测试集 (X_test) 进行预测,得到预测值 y_pred,都满足预期

相关推荐
white-persist3 分钟前
MCP协议深度解析:AI时代的通用连接器
网络·人工智能·windows·爬虫·python·自动化
递归不收敛4 分钟前
吴恩达机器学习课程(PyTorch 适配)学习笔记:3.4 强化学习
pytorch·学习·机器学习
新智元4 分钟前
谷歌杀入诺奖神殿,两年三冠五得主!世界TOP3重现贝尔实验室神话
人工智能·openai
StarPrayers.7 分钟前
卷积层(Convolutional Layer)学习笔记
人工智能·笔记·深度学习·学习·机器学习
skywalk816310 分钟前
AutoCoder Nano 是一款轻量级的编码助手, 利用大型语言模型(LLMs)帮助开发者编写, 理解和修改代码。
人工智能
金井PRATHAMA16 分钟前
描述逻辑对人工智能自然语言处理中深层语义分析的影响与启示
人工智能·自然语言处理·知识图谱
却道天凉_好个秋22 分钟前
OpenCV(四):视频采集与保存
人工智能·opencv·音视频
minhuan22 分钟前
构建AI智能体:五十七、LangGraph + Gradio:构建可视化AI工作流的趣味指南
人工智能·语言模型·workflow·langgraph·自定义工作流
codists33 分钟前
2025年9月文章一览
python
语落心生36 分钟前
FastDeploy SD & Flux 扩散模型边缘端轻量化推理部署实现
python