[人工智能]逻辑回归 - 二分类

模型简介

逻辑回归实际上是一个分类算法，其应用于对样本数据进行分类的场景中。

逻辑回归实现二分类

# 导入库
from sklearn import linear_model

# 训练集
X = [[20, 3],
     [23, 7],
     [31, 10],
     [42, 13],
     [50, 7],
     [60, 5]]

y = [0,
     1,
     1,
     1,
     0,
     0]

# 线性模型
lr = linear_model.LogisticRegression()
# 训练
lr.fit(X, y)

# 测试集
testX = [[28, 8]]  # 要与训练集一样写成二维数组样式
# 预测
label = lr.predict(testX)
prob = lr.predict_proba(testX)
print("predicted Label: ", label)
# 预测概率为0 和 1分别为多少
print("probablity = ", prob)

输出结果