介绍 python的五大特点是什么
本篇文章为大家展示了python中逻辑回归算法的原理什么是,内容简明扼要并且容易理解,绝对能使你眼前一亮,通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。
python的五大特点:1。简单易学,开发程序时,专注的是解决问题,而不是搞明白语言本身。2。面向对象,与其他主要的语言如c++和Java相比,Python以一种非常强大又简单的方式实现面向对象编程。3。可移植性,Python程序无需修改就可以在各种平台上运行。4。解释性,Python语言写的程序不需要编译成二进制代码,可以直接从源代码运行程序。5。开源,Python是牙线(自由/开放源码软件)之一。
<强> 1。说明
逻辑回归简称LR,能够将特征输入集合转化为0和1这两类的概率。我们可以简单的把逻辑回归所要解决的问题理解为“分”类问题,在分类问题中最为简单的为二分类,即我们只需要把一组数据分为两类即可。而在二分类问题中,最为简单的又属“线性分类”,即我们只需要用一条直线即可将两类数据分开。
<强> 2。优点
计算代价不高,易于理解和实现。
<强> 3。缺点
容易欠拟合,分类精度不高。
<强> 4。使用数据
数值型和标称型。
<强> 5。实例
<>之前得到sklearn.linear_model import LogisticRegression #,复习情况,格式为[时长,效率) x_train=[(0,0)、(7 - 0.9), 0.4(15日),(13,0.9),0.4(15日),0.4(16日),0.8(16日),0.7(15日),(17日,0.2),(7.5,0.8),0.9(17日),0.1(18日),0.6(18日),0.8(18日)) y_train=[0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1), # 0考不上,1考得上 #,创建并训练逻辑回归模型 reg=LogisticRegression () reg.fit (x_train y_train) #,测试模型 x_test=[(0.1), (0.3 8), 0.2 (7), (4, 0.2), (0.4 4)] y_test=[0, 0, 0, 0, 0) 分数=reg.score (x_test y_test) #,预测并输出预测结果 学习=[(16日0.9)] 结果=reg.predict_proba(学习) 味精=& # 39;& # 39;& # 39;模型得分:{0} 复习时长为:{1[0]},效率为:{1 [1]} 您考不上的概率为:{2 [0]} 您考的上的概率为:{2 [1]} 总和判断,您会:{3}& # 39;& # 39;& # 39;.format(分数,学习[0],[0]结果,& # 39;考不上& # 39;if 结果[0][0]在0.5,else “考得上“) 打印(味精)上述内容就是python中逻辑回归算法的原理什么是,你们学到知识或技能了吗?如果还想学到更多技能或者丰富自己的知识储备,欢迎关注行业资讯频道。
