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文檔簡(jiǎn)介
第5章機(jī)器學(xué)習(xí)與實(shí)現(xiàn)邏輯回歸模型邏輯回歸模型應(yīng)用舉例邏輯回歸第5章
線性回歸模型處理的因變量是數(shù)值型變量。然而在許多實(shí)際問(wèn)題中,我們需要研究的因變量y不是數(shù)值型變量,而是名義變量或者分類變量,如0、1變量問(wèn)題。邏輯回歸模型是使用一個(gè)函數(shù)來(lái)歸一化y值,使y的取值在區(qū)間(0,1)內(nèi),這個(gè)函數(shù)稱為L(zhǎng)ogistic函數(shù),公式如下:其中這樣就將線性回歸預(yù)測(cè)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為一個(gè)概率問(wèn)題,一般以0.5為界,如果預(yù)測(cè)值大于0.5,我們判斷此時(shí)y更可能為1,否則為y=0邏輯回歸應(yīng)用舉例第5章
取UCI公共測(cè)試數(shù)據(jù)庫(kù)中的澳大利亞信貸批準(zhǔn)數(shù)據(jù)集作為本例的數(shù)據(jù)集,該數(shù)據(jù)集共有14個(gè)特征,1個(gè)分類標(biāo)簽y(1—同意貸款,0—不同意貸款),共690個(gè)申請(qǐng)者記錄。x1x2x3x4x5x6x7x8x9x10x11x12x13x14y122.0811.462441.5850001210012130022.6772840.1650000216010029.581.751441.250001228010021.6711.51530111112011120.178.172641.96111402601591015.830.5852881.51120210011117.426.52340.12500002601010058.674.4621183.0411602435611……以前600個(gè)申請(qǐng)者作為訓(xùn)練數(shù)據(jù),后90個(gè)申請(qǐng)者作為測(cè)試數(shù)據(jù),利用邏輯回歸模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。邏輯回歸應(yīng)用舉例第5章
1.?dāng)?shù)據(jù)獲取
importpandasaspd
data=pd.read_excel('credit.xlsx')2.訓(xùn)練樣本與測(cè)試樣本劃分
訓(xùn)練用的特征數(shù)據(jù)用x表示,預(yù)測(cè)變量用y表示,測(cè)試樣本則分別記為x1和y1。
x=data.iloc[:600,:14]
y=data.iloc[:600,14]
x1=data.iloc[600:,:14]
y1=data.iloc[600:,14]邏輯回歸應(yīng)用舉例第5章
(1)導(dǎo)入邏輯回歸模塊(簡(jiǎn)稱LR)。
fromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionasLR(2)利用LR創(chuàng)建邏輯回歸對(duì)象lr。
lr=LR()(3)調(diào)用lr中的fit()方法進(jìn)行訓(xùn)練。
lr.fit(x,y)(4)調(diào)用lr中的score()方法返回模型準(zhǔn)確率。
r=lr.score(x,y);#模型準(zhǔn)確率(針對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù))(5)調(diào)用lr中的predict()方法,對(duì)測(cè)試樣本進(jìn)行預(yù)測(cè),獲得預(yù)測(cè)結(jié)果。
R=lr.predict(x1)3.邏輯回歸分析邏輯回歸應(yīng)用舉例第5章
邏輯回歸分析完整示例代碼如下:importpandasaspddata=pd.read_excel('credit.xlsx')x=data.iloc[:600,:14]y=data.iloc[:600,14]x1=data.iloc[600:,:14]y1=data.iloc[600:,14]fromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionasLRlr=LR()#創(chuàng)建邏輯回歸模型類lr.fit(x,y)#訓(xùn)練數(shù)據(jù)r=lr.score(x,y);#模型準(zhǔn)確率(針對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù))R=lr.predict(x1)Z=R-y1Rs=len(Z[Z==0])/len(Z)print('預(yù)測(cè)結(jié)果為:',R)print('預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為:',Rs)預(yù)測(cè)結(jié)果為:[0111100101100011000101101110100010010
00101101010111001
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