1. 加载数据（以csv格式，从本地文件导入） # -*- coding: utf-8 -*-import numpy as np import sys import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from sklearn import metrics from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.linear_model import LogisticRegressionprint("载入数据") # tsv文件与csv文件相似，分隔符是‘\t’ # 使用round() 确...
似乎在scikit-learn中实现的LogisticRegression无法学习简单的布尔函数AND或OR.我会理解XOR会给出不好的结果,但是AND和OR应该很好.难道我做错了什么？from sklearn.linear_model import LogisticRegression, LinearRegression import numpy as npbool_and = np.array([0., 0., 0., 1.]) bool_or = np.array([0., 1., 1., 1.]) bool_xor = np.array([0., 1., 1., 0.])x = np.array([[0., 0.],[0., 1.],[1., 0.],[1., 1.]])y = bool...
我正在使用sklearn包中的LogisticRegression,并且有一个关于分类的快速问题.我为我的分类器建立了一条ROC曲线,结果证明我的训练数据的最佳阈值大约为0.25.我假设创建预测时的默认阈值是0.5.如何进行10倍交叉验证时,如何更改此默认设置以了解模型的准确度？基本上,我希望我的模型能够为大于0.25但不是0.5的任何人预测“1”.我一直在查看所有文档,我似乎无法到达任何地方. 在此先感谢您的帮助.解决方法:这不是内置功能.您可以通过在自...
纲要 boss说增加项目平台分析方法： T检验（独立样本T检验）、线性回归、二元Logistics回归、因子分析、可靠性分析 根本不懂，一脸懵逼状态，分析部确实有人才，反正我是一脸懵 首先解释什么是二元Logistic回归分析吧 ?二元Logistics回归?可以用来做分类，回归更多的是用于预测?官方简介： 链接：https://pythonfordatascience.org/logistic-regression-python/ Logistic regression models are used to analyze the relation...