逻辑回归

线性

logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型

逻辑回归是一种用于分类问题的机器学习算法，它可以预测一个二元分类目标变量的概率。以下是使用Python实现逻辑回归的示例代码，使用了scikit-learn库：

首先，确保已安装 scikit-learn 库，可以通过以下命令安装：

pip install scikit-learn

接下来，使用下面的代码示例：

import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix, classification_report

# 创建示例数据
np.random.seed(0)
X = np.random.rand(100, 2) * 10
y = (X[:, 0] + X[:, 1] > 10).astype(int)  # 根据线性关系生成二元分类标签

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建逻辑回归模型
model = LogisticRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算准确率和混淆矩阵
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
conf_matrix = confusion_matrix(y_test, y_pred)

print("Accuracy:", accuracy)
print("Confusion Matrix:\n", conf_matrix)
print("Classification Report:\n", classification_report(y_test, y_pred))

在上述代码中，我们首先创建了一个示例数据集，其中包含两个特征，根据一个线性关系生成了二元分类标签。然后，使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集。接着，我们创建了一个逻辑回归模型，并使用fit方法训练模型。在测试集上进行预测，并计算了模型的准确率、混淆矩阵和分类报告。

请注意，这只是一个简单的逻辑回归示例。在实际应用中，您可能需要调整超参数、进行特征工程等，以达到更好的分类性能。