python 邏輯回歸準確率是1 邏輯回歸例項

logistic回歸分析也用於研究影響關係，即x對於y的影響情況。y為定量資料，x可以是定量資料或定類資料。

logistic回歸和線性回歸最大的區別在於y的資料型別。線性回歸分析的因變數y屬於定量資料，而logistic回歸分析的因變數y屬於分類資料。

邏輯函式影象如下：

可以看到，邏輯回歸函式是乙個s形的曲線，取值在[0,1]之間，在遠離0的地方函式的值會很快接近0或者1。通常可以選擇0.5作為閾值，劃定乙個決策面，當y>=0.5時，確定標籤為1，當y<0.5時，確定標籤為0。

如果輸入的資料是乙個

維空間特徵，考慮乙個

分類問題，那麼分類器將會把這個

維空間的特徵點分為

個區域。每個區域顯然就屬於乙個類別，如果輸入乙個點

落在第

個區域，那麼就屬於第

類。分割成這些區域的邊界就稱為

決策面。

2.理解資料

將資料集匯入python

#ordereddict,實現了對字典物件中元素的排序。

from collections import ordereddict
import pandas as pd
#資料集
examdict=
}examorderdict=ordereddict(examdict)
examdf=pd.dataframe(examorderdict)
#檢視資料集前5行
#提取特徵和標籤

#特徵features
exam_x=examdf.loc[:,'學習時間']
#標籤labes
exam_y=examdf.loc[:,'通過考試']
#繪製散點圖
import matplotlib.pyplot as plt
#散點圖
plt.scatter(exam_x, exam_y, color="b", label="exam data")
#新增圖示標籤
plt.xlabel("hours")
plt.ylabel("pass")
#顯示影象
3.構建模型
(1) 提取特徵和標籤
#特徵features

exam_x=examdf.loc[:,'學習時間']
#標籤labes
exam_y=examdf.loc[:,'通過考試']
(2) 建立訓練資料和測試資料

from sklearn.model_selection import train_test_split

#建立訓練資料和測試資料
x_train , x_test , y_train , y_test = train_test_split(exam_x,exam_y,train_size=0.8)
#輸出資料大小
print('原始資料特徵：',exam_x.shape,'訓練資料特徵：',x_train.shape,'，測試資料特徵：',x_test.shape)
print('原始資料標籤：',exam_y.shape,'訓練資料標籤：',y_train.shape ,'測試資料標籤：',y_test.shape)

#散點圖

(3) 訓練模型（使用訓練資料）
#將訓練資料特徵轉換成二維陣列xx行*1列

x_train=x_train.values.reshape(-1,1)
#將測試資料特徵轉換成二維陣列行數*1列
x_test=x_test.values.reshape(-1,1)
''' reshape(-1,列數)是根據所給的列數,自動按照原始陣列的大小形成乙個新的陣列，
例如reshape(-1,1)就是改變成1列的陣列，這個陣列的長度是根據原始陣列的大小來自動形成的。
reshape(行數,-1)是根據所給的行數，自動按照原始陣列的大小形成乙個新的陣列。'''
#第1步：匯入邏輯回歸
from sklearn.linear_model import logisticregression
#第2步：建立模型：邏輯回歸
model = logisticregression()
#第3步：訓練模型
(4) 模型評估（使用測試資料）
與線性回歸不同，邏輯回歸利用準確率來評估模型。利用score方法，通過輸入測試資料，利用剛才的邏輯回歸模型，計算出**結果。
#評估模型：準確率

model.score(x_test , y_test)
得到 。

#獲取概率值：使用predict_proba方法獲取通過考試的概率 

#第1個值是標籤為0（不通過考試）的概率值，第2個值是標籤為1（通過考試）的概率值 
model.predict_proba([[3]])#計算學習時間3小時通過考試的概率

#**資料：使用模型的predict方法可以進行**。這裡我們輸入學生的特徵學習時間3小時，模型返回結果標籤是1，就代表**該學生通過考試。

pred=model.predict([[3]])#學習時間3小時通過的概率為60.03%，概率大於0.5，因此**該學生通過考試，模型應返回結果標籤1。
print(pred)

'''

理解邏輯回歸函式
斜率slope
截距intercept
'''#第1步：得到回歸方程的z值
#回歸方程：z= + x
#截距a=model.intercept_
#回歸係數
b=model.coef_
#第2步：將z值帶入邏輯回歸函式中，得到概率值
x=3z=a+b*x
y_pred=1/(1+np.exp(-z))
print('**的概率值：',y_pred)
**的概率值為0.74885523。
 
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