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因为气候不同#xff0c;造就性不同#xff0c;统计鸢尾花的关键特征数据#xff1a;花萼长度、花萼宽度、花瓣长度#xff0c;花瓣宽度 植物学家划分#xff1a; setosa(中文名#xff1a;山鸢尾) versicolor(中文名#xff1a;杂色鸢尾) virginica(中…导入的数据说明
因为气候不同造就性不同统计鸢尾花的关键特征数据花萼长度、花萼宽度、花瓣长度花瓣宽度 植物学家划分 setosa(中文名山鸢尾) versicolor(中文名杂色鸢尾) virginica(中文名弗吉尼亚鸢尾) 鸢尾花数据集中每个样本包含有四个特种花萼长度、花萼宽度、花瓣长度花瓣宽度用于对鸢尾花的分类
导入包
import numpy as np
from sklearn import datasets
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split# 1、数据加载
iris datasets.load_iris()X iris[data]
y iris[target]
cond y ! 2 # 筛选出0和1
X X[cond]
y y[cond]# 数据拆分
X_train,X_test,y_train,y_test train_test_split(X,y)
display(y)模型的创建和模型预测
model LogisticRegression()
model.fit(X_train,y_train)
y_pred model.predict(X_test) # 预测分类结果
print(算法预测结果是,y_pred)
print(真实的类别是,y_test)
print(model.score(X_test,y_test))p_ model.predict_proba(X_test)
p_(p_[:,1] 0.5) * 1(p_[:,1] 0.5) * 13.2 根据公式手动计算 z − θ T x z -\theta^Tx z−θTx
# 线性回归方程
b model.intercept_
w model.coef_
print(b, w)# 逻辑回归函数 ,z表示线性回归方程
def sigmoid(z):return 1 / (1 np.exp(-z))
如果直接使用w则会出现形状不匹配的报错的情况出现这个时候需要进行转至
# 转至前
print(w.shape)
# 转至后
print(w.T.shape)线性方程 乘法
z (X_test.dot(w.T) b)
proba_ sigmoid(z)
proba_ np.c_[proba_,1-proba_]
proba_和上面的预测数据进行对比结果一致
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