Python中怎样进行逻辑回归？

在python中实现逻辑回归可以通过sklearn库或自定义模型来完成。1) 使用sklearn库中的logisticregression类可以简化操作。2) 自定义模型能更深入理解逻辑回归的工作原理，如梯度下降更新权重和偏置。

在Python中进行逻辑回归是一个非常常见的任务，特别是在处理分类问题时。逻辑回归是一种非常强大的工具，它能够帮助我们预测一个二元结果（比如是或不是，1或0）。今天，我就来聊聊如何在Python中实现逻辑回归，以及我在实际项目中使用它的经验。

逻辑回归的核心在于它的Sigmoid函数，它能够将任何实数值转换成一个0到1之间的概率值。通过这个函数，我们能够预测某个样本属于某个类别的概率。这在金融风控、医疗诊断等领域都有广泛的应用。

让我们从一个简单的例子开始：

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import numpy as npfrom sklearn.linear_model import LogisticRegressionfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.datasets import load_iris# 加载数据集iris = load_iris()X = iris.data[:, :2]  # 我们只使用前两个特征y = (iris.target != 0) * 1  # 转换为二分类问题# 划分训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)# 初始化逻辑回归模型model = LogisticRegression()# 训练模型model.fit(X_train, y_train)# 预测y_pred = model.predict(X_test)# 打印准确率print(f'模型准确率: {model.score(X_test, y_test):.2f}')

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