吴裕雄 python 机器学习——逻辑回归
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import cm
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from sklearn import datasets, linear_model
from sklearn.model_selection import train_test_split def load_data():
# 使用 scikit-learn 自带的 iris 数据集
iris=datasets.load_iris()
X_train=iris.data
y_train=iris.target
return train_test_split(X_train, y_train,test_size=0.25,random_state=0,stratify=y_train) #逻辑回归
def test_LogisticRegression(*data):
X_train,X_test,y_train,y_test=data
regr = linear_model.LogisticRegression()
regr.fit(X_train, y_train)
print('Coefficients:%s, intercept %s'%(regr.coef_,regr.intercept_))
print('Score: %.2f' % regr.score(X_test, y_test)) # 加载用于分类的数据集
X_train,X_test,y_train,y_test=load_data()
# 调用 test_LogisticRegression
test_LogisticRegression(X_train,X_test,y_train,y_test) def test_LogisticRegression_multinomial(*data):
'''
测试 LogisticRegression 的预测性能随 multi_class 参数的影响
'''
X_train,X_test,y_train,y_test=data
regr = linear_model.LogisticRegression(multi_class='multinomial',solver='lbfgs')
regr.fit(X_train, y_train)
print('Coefficients:%s, intercept %s'%(regr.coef_,regr.intercept_))
print('Score: %.2f' % regr.score(X_test, y_test)) # 调用 test_LogisticRegression_multinomial
test_LogisticRegression_multinomial(X_train,X_test,y_train,y_test) def test_LogisticRegression_C(*data):
'''
测试 LogisticRegression 的预测性能随 C 参数的影响
'''
X_train,X_test,y_train,y_test=data
Cs=np.logspace(-2,4,num=100)
scores=[]
for C in Cs:
regr = linear_model.LogisticRegression(C=C)
regr.fit(X_train, y_train)
scores.append(regr.score(X_test, y_test))
## 绘图
fig=plt.figure()
ax=fig.add_subplot(1,1,1)
ax.plot(Cs,scores)
ax.set_xlabel(r"C")
ax.set_ylabel(r"score")
ax.set_xscale('log')
ax.set_title("LogisticRegression")
plt.show() # 调用 test_LogisticRegression_C
test_LogisticRegression_C(X_train,X_test,y_train,y_test)
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