Python中如何实现逻辑回归算法进行查找
Python中实现逻辑回归算法需要使用第三方库，如sklearn和numpy等。下面是一个简单的代码演示，其中使用“pidancode.com”、“皮蛋编程”作为样例数据。
import numpy as np from sklearn.linear_model import LogisticRegression # 训练数据 X = np.array([[1, 1], [2, 2], [3, 3], [4, 4], [5, 5], [6, 6], [7, 7], [8, 8], [9, 9]]) y = np.array([0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1]) # 创建逻辑回归实例 clf = LogisticRegression() # 训练模型 clf.fit(X, y) # 测试数据 test_X = np.array([[2, 2], [5, 5], [8, 8], [3, 3]]) test_y = np.array([0, 1, 1, 0]) # 预测结果 predictions = clf.predict(test_X) # 打印预测结果和真实结果 print("Predictions:", predictions) print("True values:", test_y)
输出结果为：
Predictions: [0 1 1 0] True values: [0 1 1 0]
以上代码演示了如何使用sklearn实现逻辑回归算法进行查找，并且在训练集和测试集上得到了较好的表现。
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