python逻辑回归逐步回归_python求解最优化问题

激活谷笔记 • 2025-01-02 08:47 • 阅读 8

在Python中实现逻辑回归通常涉及以下步骤：

导入必要的库

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

准备数据

你可以使用现有的数据集，或者创建自定义的数据集。例如，使用`pandas`创建一个简单的数据框：

 df = pd.DataFrame（{'math': [98,78,54,89,24,60,98,44,96,90], 'english': [92,56,90,57,46,75,76,87,91,88], 'is_good': [1,0,0,0,0,0,1,0,1,1]}）

特征和标签分离

将数据集分为特征（X）和标签（y）：

 X = df.iloc[:, [0, 1]] 特征 y = df['is_good'] 标签

创建逻辑回归模型

使用`sklearn`中的`LogisticRegression`类创建模型实例：

 clf_lg = LogisticRegression（）

拟合模型

使用训练数据拟合模型：

 clf_lg.fit（X, y）

获取模型参数

拟合完成后，可以获取模型的参数，即斜率和截距：

 print（clf_lg.coef_） 斜率 print（clf_lg.intercept_） 截距

模型预测

使用模型进行预测，并计算准确率：

 y_pred = clf_lg.predict（X） print（"预测结果：", y_pred） print（"准确率：", sum（y == y_pred） / len（y））

计算AUC值

评估模型性能，计算AUC值：

 AUC = roc_auc_score（y, y_pred） print（"AUC值：", AUC）

可视化结果

绘制拟合曲线和原始数据点：

 plt.scatter（X, y, color='blue'） plt.plot（X, clf_lg.predict_proba（X）[:,1], color='red'） plt.show（）

以上步骤展示了如何在Python中使用`sklearn`库实现逻辑回归。逻辑回归是一种强大的分类算法，适用于二分类问题，通过将线性回归的结果通过Sigmoid函数映射到（0,1）之间，从而进行概率估计。

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