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线性逻辑回归

本文用代码实现怎么利用sklearn来进行线性逻辑回归的计算,下面先来看看用到的数据。

sklearn线性逻辑回归和非线性逻辑回归的实现

这是有两行特征的数据,然后第三行是数据的标签。

python代码

首先导入包和载入数据

sklearn线性逻辑回归和非线性逻辑回归的实现

写一个画图的函数,把这些数据表示出来:

sklearn线性逻辑回归和非线性逻辑回归的实现

然后我们调用这个函数得到下面的图像:

sklearn线性逻辑回归和非线性逻辑回归的实现

接下来开始创建模型并拟合,然后调用sklearn里面的逻辑回归方法,里面的函数可以自动帮算出权值和偏置值,非常简单,接着画出图像。

sklearn线性逻辑回归和非线性逻辑回归的实现

sklearn线性逻辑回归和非线性逻辑回归的实现

最后我们可以来看看评估值:
sklearn线性逻辑回归和非线性逻辑回归的实现

sklearn线性逻辑回归和非线性逻辑回归的实现

可以看到,正确率、召回率、F1值都达到了95%。

非线性逻辑回归

非线性逻辑回归意味着决策边界是曲线,和线性逻辑回归的原理是差不多的,这里用到的数据是datasets自动生成的,

sklearn线性逻辑回归和非线性逻辑回归的实现

sklearn线性逻辑回归和非线性逻辑回归的实现

接下来要把数据进行多项式处理,简单地说就是增加数据的特征,

sklearn线性逻辑回归和非线性逻辑回归的实现

然后规定好图像的坐标值,并生成一个网格矩阵,

sklearn线性逻辑回归和非线性逻辑回归的实现

定义一个等高线的高,

sklearn线性逻辑回归和非线性逻辑回归的实现

结果一目了然,很好的分成了两类:

sklearn线性逻辑回归和非线性逻辑回归的实现

看一下准确率,98%,说明算比较成功,准确率很高。

sklearn线性逻辑回归和非线性逻辑回归的实现

sklearn线性逻辑回归和非线性逻辑回归的实现

线性逻辑回归和非线性逻辑回归用到的代价函数都是一样的,原理相同,只不过是预估函数的复杂度不一样,非线性逻辑回归要对数据进行多项式处理,增加数据的特征量。

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P70系列延期,华为新旗舰将在下月发布

3月20日消息,近期博主@数码闲聊站 透露,原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布,预计4月份上市。

而博主@定焦数码 爆料,华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60,成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢?

根据目前爆料的消息来看,华为P70系列将推出三个版本,其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计,而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智,但辨识度绝对拉满。