sklearn線性邏輯回歸和非線性邏輯回歸的實(shí)現(xiàn)
線性邏輯回歸
本文用代碼實(shí)現(xiàn)怎么利用sklearn來進(jìn)行線性邏輯回歸的計(jì)算，下面先來看看用到的數(shù)據(jù)。
這是有兩行特征的數(shù)據(jù)，然后第三行是數(shù)據(jù)的標(biāo)簽。
python代碼
首先導(dǎo)入包和載入數(shù)據(jù)
寫一個(gè)畫圖的函數(shù)，把這些數(shù)據(jù)表示出來：
然后我們調(diào)用這個(gè)函數(shù)得到下面的圖像：
接下來開始創(chuàng)建模型并擬合，然后調(diào)用sklearn里面的邏輯回歸方法，里面的函數(shù)可以自動(dòng)幫算出權(quán)值和偏置值，非常簡單，接著畫出圖像。
最后我們可以來看看評(píng)估值：
可以看到，正確率、召回率、F1值都達(dá)到了95%。
非線性邏輯回歸
非線性邏輯回歸意味著決策邊界是曲線，和線性邏輯回歸的原理是差不多的，這里用到的數(shù)據(jù)是datasets自動(dòng)生成的，
接下來要把數(shù)據(jù)進(jìn)行多項(xiàng)式處理，簡單地說就是增加數(shù)據(jù)的特征，
然后規(guī)定好圖像的坐標(biāo)值，并生成一個(gè)網(wǎng)格矩陣，
定義一個(gè)等高線的高，
結(jié)果一目了然，很好的分成了兩類：
看一下準(zhǔn)確率，98%，說明算比較成功，準(zhǔn)確率很高。
線性邏輯回歸和非線性邏輯回歸用到的代價(jià)函數(shù)都是一樣的，原理相同，只不過是預(yù)估函數(shù)的復(fù)雜度不一樣，非線性邏輯回歸要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行多項(xiàng)式處理，增加數(shù)據(jù)的特征量。
到此這篇關(guān)于sklearn線性邏輯回歸和非線性邏輯回歸的實(shí)現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)sklearn線性邏輯回歸和非線性邏輯回歸內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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