本文实例讲述了Python实现的逻辑回归算法。分享给大家供大家参考，具体如下： 使用python实现逻辑回归 Using Python to Implement Logistic Regression Algorithm 菜鸟写的逻辑回归，记录一下学习过程 代码： #encoding:utf-8 Author: njulpy Version: 1.0 Data: 2018/04/10 Project： Using Python to Implement LogisticRegression Algorithm import numpy as np import

python机器学习逻辑回归算法 相关代码

逻辑回归一般指logistic回归。logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。

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文件包含一个数据集（csv文件）和一个可执行代码（py文件），是对红酒数据集的分类训练与测试。可作为人工智能、机器学习初学者的学习资料。 模型训练基于逻辑回归算法，数据集和测试集按照8:2的比例进行划分。 数据集前11列为红酒的属性，最后一列是红酒的分类标签，此处红酒总共有六类（标签分别为3、4、5、6、7、8），每一行为一个红酒样本。通过对机器学习分类模型输入特征值，得出此红酒的种类。 需要Python版本3.8及以上；需要引入第三方库pandas和sklearn。

资源详细介绍可以看我的博客： 算法笔记（11）逻辑回归算法及Python代码实现 https://blog.csdn.net/li1873997/article/details/124810682

Logistic Regression 虽然被称为回归，但其实际上是分类模型，并常用于二分类。Logistic Regression 因其简单、可并行化、可解释强深受工业界喜爱。 本资源使用基于Sklearn实现逻辑回归算法，同时提供了用于模型训练的数据集（信用卡数据集合），实现对是否存在信用卡欺诈行为进行检测。资源包括以下内容： 1、jupyter notebook程序源码 2、用于模型训练的数据集（csv文件） 3、使用混淆矩阵对测试结果进行评估 LR实现简单高效易解释，计算速度快，易并行，在大规模数据情况下非常适用，更适合于应对数值型和标称型数据，主要适合解决线性可分的问题，但容易欠拟合，大多数情况下需要手动进行特征工程，构建组合特征，分类精度不高。 LR直接对分类可能性进行建模，无需事先假设数据分布，这样就避免了假设分布不准确所带来的问题 LR能以概率的形式输出，而非知识0，1判定，对许多利用概率辅助决策的任务很有用 对率函数任意阶可导，具有很好的数学性质，许多现有的数值优化算法都可以用来求最优解，训练速度快 适用情景：LR是很多分类算法的基础组件，它的好处是输出。

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