Sklearn逻辑回归

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。

python 复制代码
# 导入必要的库
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn import datasets
# 加载数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)
# 创建逻辑回归模型
logreg = LogisticRegression()
# 训练模型
logreg.fit(X_train, y_train)
# 使用训练好的模型进行预测
y_pred = logreg.predict(X_test)
# 计算并打印准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f'Accuracy: {accuracy * 100:.2f}%')

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。

代码步骤如下:

  1. 导入必要的库。
  2. 加载数据集。
  3. 将数据集分为训练集和测试集。
  4. 创建一个逻辑回归模型。
  5. 使用训练集数据训练模型。
  6. 用训练好的模型对测试集进行预测。
  7. 计算预测结果的正确率,并打印出来。
    请注意,实际应用中,你可能需要对数据进行预处理,如特征缩放、特征选择等,并调整模型的参数以达到更好的性能。
相关推荐
静心问道19 分钟前
TrOCR: 基于Transformer的光学字符识别方法,使用预训练模型
人工智能·深度学习·transformer·多模态
说私域20 分钟前
基于开源AI大模型、AI智能名片与S2B2C商城小程序源码的用户价值引导与核心用户沉淀策略研究
人工智能·开源
亲持红叶22 分钟前
GLU 变种:ReGLU 、 GEGLU 、 SwiGLU
人工智能·深度学习·神经网络·激活函数
说私域22 分钟前
线上协同办公时代:以开源AI大模型等工具培养网感,拥抱职业变革
人工智能·开源
群联云防护小杜24 分钟前
深度隐匿源IP:高防+群联AI云防护防绕过实战
运维·服务器·前端·网络·人工智能·网络协议·tcp/ip
摘星编程29 分钟前
构建智能客服Agent:从需求分析到生产部署
人工智能·需求分析·智能客服·agent开发·生产部署
不爱学习的YY酱32 分钟前
信息检索革命:Perplexica+cpolar打造你的专属智能搜索中枢
人工智能
whaosoft-1432 小时前
51c自动驾驶~合集7
人工智能
刘晓倩5 小时前
Coze智能体开发实战-多Agent综合实战
人工智能·coze
石迹耿千秋6 小时前
迁移学习--基于torchvision中VGG16模型的实战
人工智能·pytorch·机器学习·迁移学习