逻辑回归模型代码,逻辑回归的原理

逻辑回归模型代码,逻辑回归的原理

Pythoncodetoimplemente(n):#factorialfactorialreturnsum(1.0/math.factorial(i)foriinrange(n))print(exp(100))#输出:2.7182818284590455eisnaturalLogarithmic,fitlogisticregressionmodelglm(TenYearCHD~age+Smoker+CholCent,data=data,family =二项式）预测新患者数据帧（ageCent=（60-49.552），totCholCent=（263-236.848），预测

＞△＜ precision=logreg.score(X_test,y_test)print("Accuracy:",accuracy)```上面是简单的逻辑回归代码实现。 通过调整参数和优化算法，我们可以进一步提高模型的性能。可以明显看出，通过Sigmod函数，回归函数可以很容易地映射到[0,1]区间。 这里，Sigmod函数预测小于0.5的函数为0，大于0.5的函数为1.3。带上刚才的线性回归模型公式

逻辑回归模型的本质是预测概率而不是直接预测具体类别。 概率值可以通过以下代码获得。 通过打印y_pred_proba[0:5]检查结果的前5项。结果是一个二维数组。数组的左列没有被排空（分类为0。由于bgistic回归模型是基于二项式分布族的广义线性模型，在R软件中，可以通过调用广义线性回归模型函数glm()来实现逻辑回归分析，其调用格式为Log<-glm

我们可以构造逻辑回归模型函数：hθ(x(i))=g(z)=g(θTx(i))=11+e−θTxihθ(x(i))=g(z)=g(θTx(i))=11+ e−θTxi允许新样本xnew=[xnew1,xnew2,,xnewn]Txnew=[x1new,x。我们看看逻辑回归，它解决了二分类问题。它和上面的黑球一样吗？ 白球问题非常相似，是的，逻辑回归也是通过最大似然概率来解决的。 假设我们有独立的训练样本{(x1,y1),(x2,y2),