Python 机器学习：逻辑回归介绍

逻辑回归是机器学习中一种常用的分类算法，它通过建立逻辑模型来预测一个二分类问题的结果。在 Python 中，逻辑回归的实现通常依赖于如 scikit-learn 这样的库。

逻辑回归的特点

• 二分类问题：逻辑回归主要用于解决二分类问题，例如判断邮件是否为垃圾邮件、判断客户是否会购买产品等。
• 概率预测：逻辑回归可以预测事件发生的概率，这对于分类问题来说非常重要。
• 模型简单：逻辑回归模型相对简单，易于理解和实现。

Python 逻辑回归实现

在 Python 中，使用 scikit-learn 库可以轻松实现逻辑回归。以下是一个简单的例子：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 假设 X 是特征，y 是标签
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建逻辑回归模型
model = LogisticRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
predictions = model.predict(X_test)

# 评估模型
accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)
print(f"模型准确率：{accuracy}")

扩展阅读

更多关于逻辑回归的内容，您可以参考以下链接：

• scikit-learn 逻辑回归文档

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<center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/logistic_regression/" alt="逻辑回归"/></center>