Sklearn简介

Scikit-learn(sklearn)是机器学习中常用的第三方模块,对常用的机器学习方法进行了封装,包括回归(Regression)、降维(Dimensionality Reduction)、分类(Classfication)、聚类(Clustering)等方法。当我们面临机器学习问题时,便可根据下图来选择相应的方法。

Sklearn具有以下特点:

  • 简单高效的数据挖掘和数据分析工具
  • 让每个人能够在复杂环境中重复使用
  • 建立NumPy、Scipy、MatPlotLib之上

代码如下所示:

import xlrd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn import model_selection
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn import metrics
data = xlrd.open_workbook('gua.xlsx')
sheet = data.sheet_by_index(0)
Density = sheet.col_values(6)
Sugar = sheet.col_values(7)
Res = sheet.col_values(8)
# 读取原始数据
X = np.array([Density, Sugar])
# y的尺寸为(17,)
y = np.array(Res)
X = X.reshape(17,2)
# 绘制分类数据
f1 = plt.figure(1)
plt.title('watermelon_3a')
plt.xlabel('density')
plt.ylabel('ratio_sugar')
# 绘制散点图(x轴为密度,y轴为含糖率)
plt.scatter(X[y == 0,0], X[y == 0,1], marker = 'o', color = 'k', s=100, label = 'bad')
plt.scatter(X[y == 1,0], X[y == 1,1], marker = 'o', color = 'g', s=100, label = 'good')
plt.legend(loc = 'upper right')
plt.show()
# 从原始数据中选取一半数据进行训练,另一半数据进行测试
X_train, X_test, y_train, y_test = model_selection.train_test_split(X, y, test_size=0.5, random_state=0)
# 逻辑回归模型
log_model = LogisticRegression()
# 训练逻辑回归模型
log_model.fit(X_train, y_train)
# 预测y的值
y_pred = log_model.predict(X_test)
# 查看测试结果
print(metrics.confusion_matrix(y_test, y_pred))
print(metrics.classification_report(y_test, y_pred))

总结

以上所述是小编给大家介绍的python sklearn库实现简单逻辑回归的实例代码,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对网站的支持!
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《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。