servlet java 开发语言 python 机器学习（五）逻辑回归

一、原理

                 结果数值仅有0和1，无法使用直接线性模型

         公式原型：（由  和  组合而成）

                 曲线表示概率

二、Python实现

        ①工作路径设置

        ②数据预处理

        ③逻辑回归模型的创建和拟合

from sklearn.Linear_model import logisticcRegression --分属线性回归模型

classifier = logisticRegression(random_state = 0)

calssifier.fit(x_train,y_train) --拟合

        ④预测与评估(混淆矩阵)

y_pred = classifier.predict(x_test) --预测结果

from sklearn.merics import confusion_matrix --导入混淆矩阵

cm = confusion_matrix(y_test,y_pred) --真实分类，预测结果

--绘制图像

from matplotlib,colors import ListedColormap --引入图像类

x_set,y_set = x_train,y_train --临时变量

x1,x2 = np.meshgrid(np.arange(start = x_set[:0],min()-1,stop=x_set[:,0].max()+1,setp=0.01),

np.arange(start = x_set[:1],min()-1,stop=x_set[:,1].max()+1,setp=0.01))

--设置画布，-1和+1是为了图像边缘留白

plt.contourf(x1,x2,classifier.predict(np.arry([x1.ravel(),x2.ravel()].T).reshape(x1.shape),

alpha=0.75,camp=ListedColormap('red','green')))

--将分类器着色（按照0,1）

plt.xlim(x.min(),x.max())

plt.ylim(y.min(),y.max())

--标注最大最小值

for i,j in enumerate(np.unique(y_set)):

plt.scatter(x_set[y_set==j,0],x_set[y_set==j,1],c=ListedColormap(('orange','bule'))(i),

label=j)

--循环画点

plt.title('逻辑回归图像')

plt.xlabel='年龄'

plt.ylabel='收入'

plt.legend()

plt.show()

         此情况实际是非线性的，故使用线性分类器会造成部分样本的错误分类。

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