7.逻辑回归实践
时间:2020-04-28
本文章向大家介绍7.逻辑回归实践,主要包括7.逻辑回归实践使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项,具有一定的参考价值,需要的朋友可以参考一下。
1.逻辑回归是怎么防止过拟合的?为什么正则化可以防止过拟合?(大家用自己的话介绍下)
2.用logiftic回归来进行实践操作,数据不限。
解:
1、
(1)增加样本量,这是万能的方法,适用任何模型;如果数据稀疏,使用L1正则,其他情况,用L2要好,可自己尝试;通过特征选择,剔除一些不重要的特征,从而降低模型复杂度;如果还过拟合,那就看看是否使用了过度复杂的特征构造工程,比如,某两个特征相乘/除/加等方式构造的特征,不要这样做了,保持原特征;检查业务逻辑,判断特征有效性,是否在用结果预测结果等。
(2)过拟合的时候,拟合函数的系数往往非常大,需要顾忌每一个点,最终形成的拟合函数波动很大。在某些很小的区间里,函数值的变化很剧烈。这就意味着函数在某些小区间里的导数值(绝对值)非常大,由于自变量值可大可小,所以只有系数足够大,才能保证导数值很大。 而正则化是通过约束参数的范数使其不要太大,所以可以在一定程度上减少过拟合情况。
2、
数据:LogisticRegression.csv
代码:
# 案例3:使用逻辑回归算法预算研究生入学考试是否会被录取 import pandas as pd from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import classification_report # (1)数据读取与预处理 data=pd.read_csv('LogisticRegression.csv') x=data.iloc[:,1:] y=data.iloc[:,0] x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x, y,test_size=0.2,random_state=5) # (2)构建逻辑回归模型 LR_model=LogisticRegression() # (3)训练模型 LR_model.fit(x_train,y_train) # (4)预测模型 pre=LR_model.predict(x_test) print('模型的正确率:',LR_model.score(x_test,y_test)) print('输出模型的分类报告:',classification_report(y_test,pre))
运行结果:
原文地址:https://www.cnblogs.com/keshangming/p/12786285.html
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