Logistic Regression 是一种经典的二分类机器学习算法，它通过逻辑函数将线性回归的输出转换为概率值，从而实现分类预测。

基本概念

  • 目标变量：二分类问题中的目标变量通常为二进制变量，例如 0 和 1。
  • 特征变量：用于预测目标变量的输入变量，可以是数值型或类别型。
  • 逻辑函数：将线性回归的输出转换为概率值，常用的逻辑函数是 Sigmoid 函数。

实现步骤

  1. 数据准备：收集并整理数据，将数据分为训练集和测试集。
  2. 特征选择：选择对预测目标变量有重要影响的特征变量。
  3. 模型训练：使用训练集数据训练 Logistic Regression 模型。
  4. 模型评估：使用测试集数据评估模型的性能。

代码示例

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

# 假设 X 是特征变量，y 是目标变量
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建 Logistic Regression 模型
model = LogisticRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)

# 评估模型
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

扩展阅读

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