属性和参数

regr.coef_:权值
regr.intercept_:偏置

示例

LogisticRegression

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn import datasets, linear_model
from sklearn import model_selectioniris = datasets.load_iris()
X_train = iris.data
y_train = iris.target
X_train, X_test, y_train, y_test = model_selection.train_test_split(X_train, y_train, test_size=0.25, random_state=0, stratify=y_train)
regr = linear_model.LogisticRegression()
regr.fit(X_train, y_train)
print('Coefficients:%s, intercept %s' % (regr.coef_, regr.intercept_))
print('Score: %.2f' % regr.score(X_test, y_test))

参数 multi_class , solver , C

X_train, X_test, y_train, y_test = model_selection.train_test_split(X_train, y_train, test_size=0.25, random_state=0, stratify=y_train)
regr = linear_model.LogisticRegression(multi_class='multinomial', solver='lbfgs')
regr.fit(X_train, y_train)
print('Coefficients:%s, intercept %s' % (regr.coef_, regr.intercept_))
print('Score: %.2f' % regr.score(X_test, y_test))

X_train, X_test, y_train, y_test = model_selection.train_test_split(X_train, y_train, test_size=0.25, random_state=0, stratify=y_train)
Cs = np.logspace(-2, 4, num=100)
scores = []
for C in Cs:regr = linear_model.LogisticRegression(C=C)regr.fit(X_train, y_train)score = regr.score(X_test, y_test)scores.append(score)fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
ax.plot(Cs, scores)
ax.set_xlabel(r"C")
ax.set_ylabel(r"score")
ax.set_xscale('log')
ax.set_title("LogisticRegression")
plt.show()

LogisticRegression参数解释

转载参考: LogisticRegression函数的各个参数意义

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LogisticRegression逻辑回归

属性和参数

示例

LogisticRegression

参数 multi_class , solver , C

LogisticRegression参数解释

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