sklearn线性逻辑回归和非线性逻辑回归的实现
更新时间：2020年6月10日 08:03 点击：2160
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多的，这里用到的数据是datasets自动生成的，
接下来要把数据进行多项式处理，简单地说就是增加数据的特征，
然后规定好图像的坐标值，并生成一个网格矩阵，
定义一个等高线的高，
结果一目了然，很好的分成了两类：
看一下准确率，98%，说明算比较成功，准确率很高。
线性逻辑回归和非线性逻辑回归用到的代价函数都是一样的，原理相同，只不过是预估函数的复杂度不一样，非线性逻辑回归要对数据进行多项式处理，增加数据的特征量。
到此这篇关于sklearn线性逻辑回归和非线性逻辑回归的实现的文章就介绍到这了,更多相关sklearn线性逻辑回归和非线性逻辑回归内容请搜索猪先飞以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持猪先飞！
下一篇: Python如何避免文件同名产生覆盖
相关文章
- 这篇文章主要介绍了anaconda升级sklearn版本的实现方法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧...2021-02-22
- Sklearn（全称 SciKit-Learn），是基于 Python 语言的机器学习工具包。本文将简单的介绍SKlearn安装与使用，想要入坑机器学习的同学可以参考下...2021-05-15
- 这篇文章主要介绍了sklearn线性逻辑回归和非线性逻辑回归的实现，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧...2020-06-10
- sklearn是一个无论对于机器学习还是深度学习都必不可少的重要的库，里面包含了关于机器学习的几乎所有需要的功能，本文不会先整体介绍sklearn库，而是先从sklearn库中的一些具体实例入手，感兴趣的朋友一起看看吧...2021-08-22
- Python sklearn库是一个丰富的机器学习，本文通过实例代码给大家介绍了Python Sklearn库使用方法,需要的朋友可以参考下...2021-08-22
OpenCV python sklearn随机超参数搜索的实现
这篇文章主要介绍了OpenCV python sklearn随机超参数搜索的实现，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧...2020-04-27- 这篇文章主要介绍了Python之Sklearn使用入门教程，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧...2021-02-20
- 这篇文章主要为大家介绍了Python sklearn库三种常用编码格式实例展示，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步，早日升职加薪...2022-09-16
- 这篇文章主要介绍了sklearn中make_blobs的用法详情，sklearn中的make_blobs函数主要是为了生成数据集的，下面文章的学习内容，需要的小伙伴可以参考一下...2022-01-15