【呆板学习】为什么使用Scikit-Learn来进行逻辑回归以及如何使用Scikit-Lea ...

引言

   在Scikit-Learn中，逻辑回归是通过LogisticRegression类实现的。该类提供了多种方法来练习模型、进行预测以及评估模型性能。用户可以自定义许多参数，包括正则化类型（L1、L2或弹性网）、求解器类型（用于优化问题）、最大迭代次数等
  
  
一、为什么使用Scikit-Learn进行逻辑回归

Scikit-Learn（也称为sklearn）是一个开源的Python呆板学习库，它提供了大量用于数据发掘和数据分析的算法。以下是为什么在实现逻辑回归时选择Scikit-Learn的几个原因：
1.1 易用性

Scikit-Learn的设计哲学是“API的同等性”，这意味着一旦你熟悉了一种模型，就很轻易使用其他模型
1.2 文档和社区支持

Scikit-Learn拥有详尽的文档和生动的社区，这对于解决问题和学习新技术非常有资助
1.3 内置的数据预处理

Scikit-Learn提供了许多数据预处理工具，如特性缩放、数据转换等，这对于在应用逻辑回归之前准备数据非常重要
1.4 模型评估

该库提供了多种评估指标，如准确率、肴杂矩阵、ROC曲线等，可以资助明白模型的性能
1.5 参数调优

Scikit-Learn提供了网格搜刮（GridSearchCV）和随机搜刮（RandomizedSearchCV）等工具，可以资助找到最优的模型参数
二、使用Scikit-Learn实现逻辑回归的步调

   在呆板学习中，使用Scikit-Learn实现逻辑回归的步调通常如下：
  2.1 导入必要的库

首先，需要导入Scikit-Learn库以及其它可能需要的库

1. import numpy as np
2. from sklearn.linear_model import LogisticRegression
3. from sklearn.model_selection import train_test_split
4. from sklearn.metrics import accuracy_score

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2.2 准备数据集

准备特性矩阵（X）和目标变量（y）。通常你需要将数据集分为练习集和测试集

1. # 假设X和y是你的数据特征和标签
2. # X = np.array([[...], [...], ...])
3. # y = np.array([...])
4. X = np.array([[0.5, 1.5], [1,1], [1.5, 0.5], [3, 0.5], [2, 2], [1, 2.5]])
5. y = np.array([0, 0, 0, 1, 1, 1])
6. # 划分训练集和测试集
7. X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

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2.3 创建逻辑回归模型

使用LogisticRegression类创建一个逻辑回归对象。

1. # 创建逻辑回归模型实例
2. lr_model = LogisticRegression()

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2.4 练习模型

使用练习集数据练习模型。

1. # 训练模型
2. lr_model.fit(X_train, y_train)

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2.5 进行预测

使用练习好的模型对测试集进行预测。

1. # 对测试集进行预测
2. y_pred = lr_model.predict(X_test)

复制代码

2.6 评估模型

计算模型的准确率或其他评估指标。

1. # 计算准确率
2. accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
3. print(f"模型准确率：{accuracy}")

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2.7 (可选)调整模型参数

可能需要调整模型的参数来进步性能，比方使用LogisticRegressionCV来进行交叉验证的参数选择

1. from sklearn.linear_model import LogisticRegressionCV
2. # 创建带有交叉验证的逻辑回归模型
3. lr_cv_model = LogisticRegressionCV(cv=5, random_state=42)
4. lr_cv_model.fit(X_train, y_train)
5. # 使用交叉验证后的模型进行预测
6. y_pred_cv = lr_cv_model.predict(X_test)
7. # 计算交叉验证后模型的准确率
8. accuracy_cv = accuracy_score(y_test, y_pred_cv)
9. print(f"交叉验证后模型准确率：{accuracy_cv}")

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  以上步调是使用Scikit-Learn实现逻辑回归的根本流程。在现实应用中，可能还需要进行数据预处理、特性选择、模型调优等步调
  三、使用Scikit-Learn进行逻辑回归

3.1 目标

• 使用scikit-learn练习一个逻辑回归模型。
  

3.2 数据集

让我们从之前的数据集开始
3.3 导入numpy库

1. import numpy as np
2. X = np.array([[0.5, 1.5], [1, 1], [1.5, 0.5], [3, 0.5], [2, 2], [1, 2.5]])
3. y = np.array([0, 0, 0, 1, 1, 1])

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3.4 拟合模型

以下代码从scikit-learn导入逻辑回归模型。可以通过调用fit函数在这个练习数据上拟合这个模型。

1. from sklearn.linear_model import LogisticRegression
2. lr_model = LogisticRegression()
3. lr_model.fit(X, y)

复制代码

输出结果：

3.5 进行预测

可以通过调用predict函数来查看这个模型做出的预测

1. y_pred = lr_model.predict(X)
2. print("在训练集上的预测结果：", y_pred)

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输出结果：

3.6 计算准确率

你可以通过调用score函数来计算这个模型的准确率。

1. print("Accuracy on training set：", lr_model.score(X, y))

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输出结果：

3.7 总结

   如输出结果所示，准确率为1.0，黑白常准确的

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