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Python实现逻辑回归与判别分析--西瓜数据集

1.定义

       如何解决二元分类问题,除了上节我们谈到的贝叶斯分类器,我们可以通过计算数据属于不同类别的概率进行分类的逻辑回归。虽然有回归二字,但逻辑回归解决的是分类问题,也可以用于两类以上的多分类问题。

2.方法

       概率是介于0到1之间,利用Sigmoid函数也叫Logistic函数进行将任何值映射到0和1的区间内。一般将映射后的值0.5作为阈值,大于0.5分类为1,小于0.5分类为0。

       面对多元问题时,即多个特征时,对不同特征乘以对应权重,再加上偏置来计算最后的值。逻辑回归需要用最大似然方法求解参数,甄别出在不同的参数分类都正确的情况下,哪组参数是最好的。

3.逻辑回归算法步骤

(1)导数数据

(2)划分集合

(3)训练模型

(4)模型评估

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