python sklearn库实现逻辑回归的实例代码

Sklearn简介 Scikit-learn(sklearn)是机器学习中常用的第三方模块,对常用的机器学习方法进行了封装,包括回归(Regression).降维(Dimensionality Reduction).分类(Classfication).聚类(Clustering)等方法.当我们面临机器学习问题时,便可根据下图来选择相应的方法. Sklearn具有以下特点: 简单高效的数据挖掘和数据分析工具让每个人能够在复杂环境中重复使用建立NumPy.Scipy.MatPlotLib之上代…

02-14 scikit-learn库之逻辑回归

目录 scikit-learn库之逻辑回归一.LogisticRegression 1.1 使用场景 1.2 代码 1.3 参数详解 1.4 属性 1.5 方法二.LogisticRegressionCV 三.logistic_regression_path 更新.更全的<机器学习>的更新网站,更有python.go.数据结构与算法.爬虫.人工智能教学等着你:https://www.cnblogs.com/nickchen121/ scikit-learn库之逻辑回归相比较线性回归,由于…

Python: sklearn库——数据预处理

Python: sklearn库 —— 数据预处理数据集转换之预处理数据: 将输入的数据转化成机器学习算法可以使用的数据.包含特征提取和标准化. 原因:数据集的标准化(服从均值为0方差为1的标准正态分布(高斯分布))是大多数机器学习算法的常见要求. 如果原始数据不服从高斯分布,在预测时表现可能不好.在实践中,我们经常进行标准化(z-score 特征减去均值/标准差). 一.标准化(Z-Score),或者去除均值和方差缩放公式为:(X-mean)/std 计算时对每个属性…

numpy+sklearn 手动实现逻辑回归【Python】

逻辑回归损失函数: from sklearn.datasets import load_iris,make_classification from sklearn.model_selection import train_test_split import tensorflow as tf import numpy as np X,Y = make_classification(n_samples=1000,n_features=5,n_classes=2) x_train,x_test,y_t…

[深度学习]Python/Theano实现逻辑回归网络的代码分析

2014-07-21 10:28:34 首先PO上主要Python代码(2.7), 这个代码在Deep Learning上可以找到. # allocate symbolic variables for the data index = T.lscalar() # index to a [mini]batch x = T.matrix('x') # the data is presented as rasterized images y = T.ivector('y') # the labels…

python requests库网页爬取小实例：百度/360搜索关键词提交

百度/360搜索关键词提交全代码: #百度/360搜索关键词提交import requestskeyword='Python'try: #百度关键字 # kv={'wd':keyword} #360关键字 kv={'q':keyword} r=requests.get("http://baidu.com/s",params=kv) print(r.request.url) r.raise_for_status() print(len(r.text))except: print(&quo…

python requests库爬取网页小实例：ip地址查询

ip地址查询的全代码: 智力使用ip183网站进行ip地址归属地的查询,我们在查询的过程是通过构造url进行查询的,将要查询的ip地址以参数的形式添加在ip183url后面即可. #ip地址查询的全代码 import requests url="http://m.ip138.com/ip.asp?ip=" try: r=requests.get(url+'202.204.80.112') r.raise_for_status() r.encoding=r.apparent_encodi…

python requests库爬取网页小实例：爬取网页图片

爬取网页图片: #网络图片爬取 import requests import os root="C://Users//Lenovo//Desktop//" #以原文件名作为保存的文件名 path=root+url.split("/")[-1] url="http://placekitten.com/g/500/600" try: #如果路径不存在,则创建 if not os.path.exists(root): os.mkdir(root) if…

python requests库网页爬取小实例：亚马逊商品页面的爬取

由于直接通过requests.get()方法去爬取网页,它的头部信息的user-agent显示的是python-requests/2.21.0,所以亚马逊网站可能会拒绝访问.所以我们要更改访问的头部信息以对网站进行访问,更改头部信息模拟浏览器访问. #亚马逊商品页面的爬取 import requests url="https://www.amazon.cn/dp/B07GVXHCXH" try: kv={'user-agent':'Mozilla/5.0'} r=requests.ge…

Python学习笔记之逻辑回归

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Apr 22 17:39:19 2015 @author: 90Zeng """ import numpy import theano import theano.tensor as T import matplotlib.pyplot as plt rng = numpy.random N = 400 # 400个样本 feats = 784 # 每个样本的维…

Python时间戳与时间字符串互相转换实例代码

#设a为字符串import timea = "2011-09-28 10:00:00" #中间过程,一般都需要将字符串转化为时间数组time.strptime(a,'%Y-%m-%d %H:%M:%S')>>time.struct_time(tm_year=2011, tm_mon=9, tm_mday=27, tm_hour=10, tm_min=50, tm_sec=0, tm_wday=1, tm_yday=270, tm_isdst=-1) #将"2011…

sklearn实现多分类逻辑回归

sklearn实现多分类逻辑回归 #二分类逻辑回归算法改造适用于多分类问题1.对于逻辑回归算法主要是用回归的算法解决分类的问题,它只能解决二分类的问题,不过经过一定的改造便可以进行多分类问题,主要的改造方式有两大类:(1)OVR/A(One VS Rest/ALL)(2)OVO(One VS One) 2.对于OVR的改造方式,主要是指将多个分类结果(假设为n)分成是其中一种分类结果的和(其他),这样便可以有n种分类的模型进行训练,最终选择得分最高的的(预测率最高的的)便为分类结果即可.它所训练…

sklearn调用逻辑回归算法

1.逻辑回归算法即可以看做是回归算法,也可以看作是分类算法,通常用来解决分类问题,主要是二分类问题,对于多分类问题并不适合,也可以通过一定的技巧变形来间接解决. 2.决策边界是指不同分类结果之间的边界线(或者边界实体),它具体的表现形式一定程度上说明了算法训练模型的过拟合程度,我们可以通过决策边界来调整算法的超参数. 注解:左边逻辑回归拟合决策边界嘈杂冗余说明过拟合,右边决策边界分层清晰说明拟合度好 3.在逻辑回归中随着算法的复杂度不断地提高,其算法的过拟合也会越来越严重,为了避免这个现象,我们…

【笔记】逻辑回归中使用多项式（sklearn）

在逻辑回归中使用多项式特征以及在sklearn中使用逻辑回归并添加多项式在逻辑回归中使用多项式特征在上面提到的直线划分中,很明显有个问题,当样本并没有很好地遵循直线划分(非线性分布)的时候,其预测的结果是不太准的,所以可以引用多项式项,从线性回归转换成多项式回归,同理,为逻辑回归添加多项式项,基于这基础,就可以对逻辑回归进行一个比较好的分类,可以使用将degree设置成各种大小来构建任意大小的决策边界具体实现 (在notebook中) 熟悉的加载包环节,然后设置一个随机数,种子为666,生…

100天搞定机器学习|Day8 逻辑回归的数学原理

机器学习100天|Day1数据预处理 100天搞定机器学习|Day2简单线性回归分析 100天搞定机器学习|Day3多元线性回归 100天搞定机器学习|Day4-6 逻辑回归 100天搞定机器学习|Day7 K-NN Day7,我们学习了K最近邻算法(k-NN),了解了其定义,如何工作,介绍了集中常用的距离和k值选择.Day8,作者转回之前的逻辑回归内容,推荐了Saishruthi Swaminathan的一篇文章. 身处墙内,这个链接无法打开.不过也不用跳墙看原文,找了一下,发现已有博主翻译过…

逻辑回归代码demo

程序所用文件:https://files.cnblogs.com/files/henuliulei/%E5%9B%9E%E5%BD%92%E5%88%86%E7%B1%BB%E6%95%B0%E6%8D%AE.zip 概念代价函数关于参数的偏导梯度下降法最终的推导公式如下多分类问题可以转为2分类问题正则化处理可以防止过拟合,下面是正则化后的代价函数和求导后的式子正确率和召回率F1指标我们希望自己预测的结果希望更准确那么查准率就更高,如果希望更获得更多数量的正确结果,那么查全率更重要,…

python——sklearn完整例子整理示范（有监督，逻辑回归范例）（原创）

sklearn使用方法,包括从制作数据集,拆分数据集,调用模型,保存加载模型,分析结果,可视化结果 1 import pandas as pd 2 import numpy as np 3 from sklearn.model_selection import train_test_split #训练测试集拆分 4 from sklearn.linear_model import LogisticRegression #逻辑回归模型 5 import matplotlib.pyplot as p…

Python机器学习笔记：sklearn库的学习

网上有很多关于sklearn的学习教程,大部分都是简单的讲清楚某一方面,其实最好的教程就是官方文档. 官方文档地址:https://scikit-learn.org/stable/ (可是官方文档非常详细,同时许多人对官方文档的理解和结构上都不能很好地把握,我也打算好好学习sklearn,这可能是机器学习的神器),下面先简单介绍一下sklearn. 自2007年发布以来,scikit-learn已经成为Python重要的机器学习库了,scikit-learn简称sklearn,支持包括分类,回归…

python常用库 - NumPy 和 sklearn入门

Numpy 和 scikit-learn 都是python常用的第三方库.numpy库可以用来存储和处理大型矩阵,并且在一定程度上弥补了python在运算效率上的不足,正是因为numpy的存在使得python成为数值计算领域的一大利器:sklearn是python著名的机器学习库,它其中封装了大量的机器学习算法,内置了大量的公开数据集,并且拥有完善的文档,因此成为目前最受欢迎的机器学习学习与实践的工具. 1. NumPy库首先导入Numpy库 import numpy as np 1.1 nu…

Sklearn实现逻辑回归

方法与参数 LogisticRegression类的各项参数的含义 class sklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty='l2', dual=False, tol=0.0001, C=1.0, fit_intercept=True, intercept_scaling=1, class_weight=None, random_state=None, solver='liblinear', max_iter=100, multi_class=…