AI机器学习-Logistic Regression实例

代码实现：

# 导入库
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X = iris.data # 特征
y = iris.target # 标签

# 只选择两个类别进行二分类 (setosa 和 versicolor)
X = X[y != 2] # 排除掉类别 ‘virginica’
y = y[y != 2] # 只保留 ‘setosa’ 和 ‘versicolor’

# 将数据集划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建 Logistic Regression 模型
log_reg = LogisticRegression(solver=’liblinear’) # 使用 ‘liblinear’ 求解器，适合小型数据集

# 训练模型
log_reg.fit(X_train, y_train)

# 进行预测
y_pred = log_reg.predict(X_test)

# 评估模型
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f”Logistic Regression 模型的准确率: {accuracy:.2f}”)

# 打印分类报告
report = classification_report(y_test, y_pred, target_names=iris.target_names[:2])
print(“分类报告:\n”, report)

代码说明：
数据集加载：

使用 load_iris() 函数加载鸢尾花数据集，数据集包含 150 个样本，4 个特征和 3 个类别。
为了演示 Logistic Regression，只选择两个类别进行二分类（setosa 和 versicolor），剔除第三个类别 virginica。
数据集划分：

使用 train_test_split 将数据集划分为训练集（80%）和测试集（20%）。
创建 Logistic Regression 模型：

LogisticRegression 是 scikit-learn 提供的逻辑回归模型。
solver=’liblinear’：由于鸢尾花数据集较小，使用 liblinear 求解器进行训练。
训练和预测：

使用 fit 方法训练模型。
使用 predict 方法对测试集进行预测。
模型评估：

使用 accuracy_score 计算模型的准确率。
使用 classification_report 打印分类报告，包括精确度（Precision）、召回率（Recall）、F1 分数等指标。
结果：
输出将显示模型的准确率以及分类报告，例如：

Logistic Regression 模型的准确率: 1.00
分类报告:
precision recall f1-score support

setosa 1.00 1.00 1.00 10
versicolor 1.00 1.00 1.00 10

accuracy 1.00 20
macro avg 1.00 1.00 1.00 20
weighted avg 1.00 1.00 1.00 20