Python之逻辑回归
代码:
import numpy as np
from sklearn import datasets
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
import matplotlib.pyplot as plt __author__ = 'zhen' iris = datasets.load_iris() for i in range(0, 4):
x = iris['data'][:, i:i+1] # 获取训练数据
y = iris['target'] param_grid = {"tol": [1e-4, 1e-3, 1e-2], "C": [0.4, 0.6, 0.8]} log_reg = LogisticRegression(multi_class='ovr', solver='sag', max_iter=1000) # ovr:二分类
log_reg.fit(x, y) # 改变数据的样式,reshape(rows, columns),当rows=-1时,表示任意行
x_new = np.linspace(0, 3, 1000).reshape(-1, 1) y_proba = log_reg.predict_proba(x_new)
y_hat = log_reg.predict(x_new) print("y_prob:\n{}\ny_hat\n{}".format(y_proba, y_hat[:: 10]))
print("="*60) # 画图
plt.subplot(2, 2, i+1)
plt.plot(x_new, y_proba[:, 2], 'g-', label='Iris-Virginica')
plt.plot(x_new, y_proba[:, 1], 'r-', label='Iris-Versicolour')
plt.plot(x_new, y_proba[:, 0], 'b-', label='Iris-Setosa') if i == 3:
plt.show()
结果:
训练1:
训练2:
训练3:
训练4:
分析:
有训练结果可知,训练4最具有合理性(分类清晰):
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