统计-Logistic回归

简介

Logistic回归是一种用于分类问题的统计学习方法，常用于二分类问题。该方法的目标是通过寻找一个适当的函数，将预测变量（自变量）映射到概率输出（因变量），从而预测分类结果。

Logistic回归的优势在于它非常容易实现，计算速度相对较快，泛化能力强，可用于多种领域。

实现过程

准备数据

首先，需要准备好数据，包括预测变量x和因变量y，其中y只能取0或1两个值。

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')
x = data[['x1', 'x2', 'x3']].values
y = data['y'].values

分离训练集和测试集

将数据集分为训练集和测试集，以便测试模型的准确性。

from sklearn.model_selection import train_test_split

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.3)

训练模型

使用LogisticRegression类训练模型并拟合数据。

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

model = LogisticRegression()
model.fit(x_train, y_train)

预测结果

使用训练好的模型对测试集进行预测。

y_pred = model.predict(x_test)

计算准确率

计算模型的准确率，即在测试集上预测正确的样本比例。

from sklearn.metrics import accuracy_score

accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('模型准确率为：', accuracy)

结论

Logistic回归是一种高效的分类算法，优点是训练速度快，计算简单。在处理大规模数据时效果显著，对于数据特征较少的二分类问题，常常是一个较好的选择。