文件名称:
sklearn线性逻辑回归和非线性逻辑回归的实现
开发工具:
文件大小: 38kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-12-17
详细说明：线性逻辑回归
本文用代码实现怎么利用sklearn来进行线性逻辑回归的计算，下面先来看看用到的数据。
这是有两行特征的数据，然后第三行是数据的标签。
python代码
首先导入包和载入数据
写一个画图的函数，把这些数据表示出来：
然后我们调用这个函数得到下面的图像：
接下来开始创建模型并拟合，然后调用sklearn里面的逻辑回归方法，里面的函数可以自动帮算出权值和偏置值，非常简单，接着画出图像。
最后我们可以来看看评估值：
可以看到，正确率、召回率、F1值都达到了95%。
非线性逻辑回归
非线性逻辑回归意味着决策边界是曲线，和线性逻辑回归的原理是差不
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