毫升 | 使用Python进行逻辑回归

逻辑回归（Logistic Regression）是一种经典的分类算法，它的结果只有两种可能，为0或1。在实际应用中非常广泛，例如用于信用风险评估、医学诊断和广告点击率预测等领域。

本文将介绍如何使用Python进行逻辑回归分析，并附带示例代码和解析。

安装Python

在正式开始逻辑回归分析前，需要确保已经安装了Python。如果没有安装，可以到官网下载安装程序。

准备数据

逻辑回归算法要求数据是数值型的，因此需要将分类变量转换为数值型。在本文中，我们将使用一个名为'watermelon'的数据集来演示如何进行逻辑回归分析，该数据集包含了西瓜的色泽、根蒂、敲击声、纹理、脐部、触感等属性信息。

# 导入必要的库
import pandas as pd

# 读入数据集
data = pd.read_csv('watermelon.csv')

# 将分类变量转换为数值型
data['色泽'] = data['色泽'].map({'青绿': 1, '乌黑': 2, '浅白': 3})
data['根蒂'] = data['根蒂'].map({'蜷缩': 1, '稍蜷': 2, '硬挺': 3})
data['敲声'] = data['敲声'].map({'清脆': 1, '浊响': 2, '沉闷': 3})
data['纹理'] = data['纹理'].map({'清晰': 1, '稍糊': 2, '模糊': 3})
data['脐部'] = data['脐部'].map({'凹陷': 1, '稍凹': 2, '平坦': 3})
data['触感'] = data['触感'].map({'硬滑': 1, '软粘': 2})

# 查看数据集
print(data.head())

输出结果如下：

   编号  色泽  根蒂  敲声  纹理  脐部  触感  好瓜
0   1   1   1   1   1   1   1   1
1   2   1   1   1   1   1   2   1
2   3   1   1   1   1   2   2   1
3   4   1   1   1   2   1   1   1
4   5   1   1   1   2   2   1   1

拆分数据集

在进行逻辑回归分析前，需要将数据集拆分为训练集和测试集，以便评估模型的性能。通常会将数据集的80%用于训练，20%用于测试。

# 导入必要的库
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 拆分数据集
train_data, test_data = train_test_split(data, test_size=0.2, random_state=0)

# 分离自变量和目标变量
train_x = train_data.iloc[:, 1:7]
train_y = train_data.iloc[:, 7]
test_x = test_data.iloc[:, 1:7]
test_y = test_data.iloc[:, 7]

# 查看训练集和测试集的大小
print('训练集大小：', train_x.shape)
print('测试集大小：', test_x.shape)

输出结果如下：

训练集大小： (13, 6)
测试集大小： (4, 6)

构建模型

在进行逻辑回归分析前，需要先构建模型。在本文中，我们将使用scikit-learn库提供的LogisticRegression方法来构建逻辑回归模型。

# 导入必要的库
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 构建逻辑回归模型
model = LogisticRegression(max_iter=1000)

# 在训练集上训练模型
model.fit(train_x, train_y)

评估模型

在训练模型后，需要评估模型的性能。在本文中，我们将使用混淆矩阵来评估模型的性能。

# 导入必要的库
from sklearn.metrics import confusion_matrix, accuracy_score

# 在测试集上进行预测
test_pred = model.predict(test_x)

# 查看混淆矩阵和准确率
print('混淆矩阵：\n', confusion_matrix(test_y, test_pred))
print('准确率：', accuracy_score(test_y, test_pred))

输出结果如下：

混淆矩阵：
 [[2 0]
  [0 2]]
准确率： 1.0

混淆矩阵的行表示真实目标变量，列表示模型预测的结果，对角线上的数表示模型预测正确的样本数，非对角线上的数表示模型预测错误的样本数。准确率是模型预测正确的样本占总样本数的比例，这里的准确率为100%，说明模型的性能非常好。

总结

逻辑回归是分类问题中最为常见的算法之一。在Python中，可以使用scikit-learn库提供的LogisticRegression方法来构建逻辑回归模型，并使用混淆矩阵来评估模型的性能。在进行逻辑回归分析时，需要注意分类变量的转换和数据集的拆分，以确保模型的准确度和泛化能力。