【6%】100小时机器学习——逻辑回归

总目录链接

逻辑回归(Logistic Regression)

前言

数据集(右键保存)
数据集内容

dataset
Out[12]: 
      User ID  Gender  Age  EstimatedSalary  Purchased
0    15624510    Male   19            19000          0
1    15810944    Male   35            20000          0
2    15668575  Female   26            43000          0
3    15603246  Female   27            57000          0
4    15804002    Male   19            76000          0
5    15728773    Male   27            58000          0
6    15598044  Female   27            84000          0
7    15694829  Female   32           150000          1
8    15600575    Male   25            33000          0
//...

这是一张从社交网络中获得的用户年龄性别工资水平是否购买了某公司的SUV的数据集,我们假设前三个变量和第四个变量之间存在线性关系,以此建立模型来进行预测。

Step 1: 数据预处理

(1)导入库

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

ps:我在导入matplotlib.pyplot时提示缺少Python-tk模块(我已经转移到Linux上进行试验了,因为平常工作用Linux比较多,推荐比较稳定好用的Linux版本是Mint,看个人喜好了。),所以使用命令安装该模块
sudo apt-get install python-tk

(2) 导入数据集

dataset = pd.read_csv('Social_Network_Ads.csv')
X = dataset.iloc[:, [2, 3]].values
y = dataset.iloc[:, 4].values

(3)划分训练集和测试集

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.25, random_state = 0)

(4)特征缩放

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
sc = StandardScaler()
X_train = sc.fit_transform(X_train)
X_test = sc.transform(X_test)

Step2:逻辑回归模型

(1)将逻辑回归应用于训练集

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
classifier = LogisticRegression()
classifier.fit(X_train, y_train)

Step3:预测

(1)预测测试集结果

y_pred = classifier.predict(X_test)

Step4:评估预测

(1)生成混淆矩阵

from sklearn.metrics import confusion_matrix
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)

(2)可视化

使用matplotlib库进行数据可视化。

from matplotlib.colors import ListedColormap
X_set,y_set=X_train,y_train
X1,X2=np. meshgrid(np. arange(start=X_set[:,0].min()-1, stop=X_set[:, 0].max()+1, step=0.01),
                   np. arange(start=X_set[:,1].min()-1, stop=X_set[:,1].max()+1, step=0.01))
plt.contourf(X1, X2, classifier.predict(np.array([X1.ravel(),X2.ravel()]).T).reshape(X1.shape),
             alpha = 0.75, cmap = ListedColormap(('red', 'green')))
plt.xlim(X1.min(),X1.max())
plt.ylim(X2.min(),X2.max())
for i,j in enumerate(np. unique(y_set)):
    plt.scatter(X_set[y_set==j,0],X_set[y_set==j,1],
                c = ListedColormap(('red', 'green'))(i), label=j)

plt. title(' LOGISTIC(Training set)')
plt. xlabel(' Age')
plt. ylabel(' Estimated Salary')
plt. legend()
plt. show()
训练集
X_set,y_set=X_test,y_test
X1,X2=np. meshgrid(np. arange(start=X_set[:,0].min()-1, stop=X_set[:, 0].max()+1, step=0.01),
                   np. arange(start=X_set[:,1].min()-1, stop=X_set[:,1].max()+1, step=0.01))

plt.contourf(X1, X2, classifier.predict(np.array([X1.ravel(),X2.ravel()]).T).reshape(X1.shape),
             alpha = 0.75, cmap = ListedColormap(('red', 'green')))
plt.xlim(X1.min(),X1.max())
plt.ylim(X2.min(),X2.max())
for i,j in enumerate(np. unique(y_set)):
    plt.scatter(X_set[y_set==j,0],X_set[y_set==j,1],
                c = ListedColormap(('red', 'green'))(i), label=j)

plt. title(' LOGISTIC(Test set)')
plt. xlabel(' Age')
plt. ylabel(' Estimated Salary')
plt. legend()
plt. show()
测试集
最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 151,829评论 1 331
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 64,603评论 1 273
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 101,846评论 0 226
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 42,600评论 0 191
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 50,780评论 3 272
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 39,695评论 1 192
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 31,136评论 2 293
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 29,862评论 0 182
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 33,453评论 0 229
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 29,942评论 2 233
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 31,347评论 1 242
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 27,790评论 2 236
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 32,293评论 3 221
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 25,839评论 0 8
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 26,448评论 0 181
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 34,564评论 2 249
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 34,623评论 2 249

推荐阅读更多精彩内容