Scikit-learn中怎么實(shí)現(xiàn)邏輯回歸

要使用Scikit-learn實(shí)現(xiàn)邏輯回歸，首先需要導(dǎo)入LogisticRegression模塊，然后創(chuàng)建LogisticRegression對(duì)象，并調(diào)用fit方法擬合模型，最后使用predict方法進(jìn)行預(yù)測(cè)。

以下是一個(gè)簡(jiǎn)單的邏輯回歸示例：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加載數(shù)據(jù)集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 創(chuàng)建LogisticRegression對(duì)象
model = LogisticRegression()

# 擬合模型
model.fit(X_train, y_train)

# 預(yù)測(cè)
predictions = model.predict(X_test)

# 計(jì)算準(zhǔn)確率
accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)
print("準(zhǔn)確率:", accuracy)

在這個(gè)示例中，我們使用鳶尾花數(shù)據(jù)集進(jìn)行邏輯回歸模型的訓(xùn)練和預(yù)測(cè)。我們首先加載數(shù)據(jù)集，然后將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集。然后創(chuàng)建LogisticRegression對(duì)象，并使用訓(xùn)練集擬合模型。最后使用測(cè)試集進(jìn)行預(yù)測(cè)，并計(jì)算準(zhǔn)確率。