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逻辑回归是一种用于二分类问题的机器学习算法。尽管它的名字中有“回归”#xff0c;但它实际上是用于分类的。在本文中#xff0c;我们将通过模拟数据来演示逻辑回归模型的实现。
逻辑回归简介
逻辑回归通过使用逻辑函数#xff08;通常是Sigmoid函数#xff09;将…引言
逻辑回归是一种用于二分类问题的机器学习算法。尽管它的名字中有“回归”但它实际上是用于分类的。在本文中我们将通过模拟数据来演示逻辑回归模型的实现。
逻辑回归简介
逻辑回归通过使用逻辑函数通常是Sigmoid函数将线性回归的输出映射到0和1之间从而预测二元结果的概率。
模拟数据
我们将模拟一些二维数据其中特征和标签是随机生成的。
安装必要的库
pip install numpy scikit-learn matplotlib
模拟数据和模型实现
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
import matplotlib.pyplot as plt# 设置随机种子以确保结果可复现
np.random.seed(0)# 模拟数据100个样本每个样本2个特征
n_samples 100
X np.random.randn(n_samples, 2) # 特征
true_prob 1 / (1 np.exp(-(X[:, 0] X[:, 1]))) # 真实概率# 添加噪声到真实概率以模拟实际数据
y np.random.binomial(1, true_prob, sizen_samples)# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test train_test_split(X, y, test_size0.2, random_state42)# 创建逻辑回归模型实例
model LogisticRegression()# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)# 预测测试集
y_pred model.predict(X_test)# 计算准确率
accuracy accuracy_score(y_test, y_pred)
print(fAccuracy: {accuracy})# 可视化决策边界
x_min, x_max X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() 1
y_min, y_max X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() 1
xx, yy np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, 0.1),np.arange(y_min, y_max, 0.1))Z model.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
Z Z.reshape(xx.shape)plt.contourf(xx, yy, Z, alpha0.4)
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], cy, edgecolorsk, s20)
plt.xlabel(Feature 1)
plt.ylabel(Feature 2)
plt.title(Decision Boundary of the Logistic Regression Model)
plt.show()
结论
通过上述代码我们模拟了数据并训练了一个逻辑回归模型。我们还可视化了决策边界这有助于我们理解模型是如何区分不同类别的。
