Python逻辑回归训练集测试集

逻辑回归：基本介绍

逻辑回归是一种解决分类问题的机器学习算法，用于将数据分为两个或多个类别。它是一种广义线性模型，使用sigmoid函数将线性回归结果转换为概率值，用于预测离散值。 在Python中，我们可以使用scikit-learn库来实现逻辑回归。

示例代码：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
logistic_regression = LogisticRegression()

训练集和测试集：基本介绍

训练集和测试集是机器学习算法中的常见术语，用于评估模型的性能。在机器学习中，我们使用训练集训练模型，然后使用测试集测试模型的精度。

示例代码：

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

逻辑回归模型训练与测试

在训练集和测试集中使用逻辑回归模型可帮助我们评估模型的性能并进行预测。我们可以将模型分别拟合在训练集和测试集上，然后使用测试集评估模型的表现。

示例代码：

# 训练模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 测试模型
y_pred_train = model.predict(X_train)
y_pred_test = model.predict(X_test)

逻辑回归模型性能评估

我们也可以使用一些指标来评估逻辑回归模型的性能。常用的指标包括准确率、精确率、召回率和F1分数。

示例代码：

from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred_test)
precision = precision_score(y_test, y_pred_test)
recall = recall_score(y_test, y_pred_test)
f1 = f1_score(y_test, y_pred_test)