Logistic回归（逻辑回归）及python代码实现

Logistic回归是一个用于解决二分类问题的算法。它可以通过对输入数据进行建模，然后应用Logistic函数（也称为Sigmoid函数）来预测一个事件的发生概率。

以下是Logistic回归的Python实现：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score
 
# 读取数据
dataset = pd.read_csv('your_file_path.csv')
X = dataset.iloc[:, :-1].values  # 特征
y = dataset.iloc[:, 3].values   # 目标变量
 
# 使用 train_test_split 分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
 
# 特征缩放
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
sc = StandardScaler()
X_train = sc.fit_transform(X_train)
X_test = sc.transform(X_test)
 
# 使用 Logistic 回归分类器
classifier = LogisticRegression()
classifier.fit(X_train, y_train)
 
# 预测测试集结果
y_pred = classifier.predict(X_test)
 
# 评估模型性能
print(accuracy_score(y_test, y_pred))

这段代码首先导入必要的Python库，然后读取数据集。接着，使用train_test_split函数将数据集分割为训练集和测试集。对于特征工程，这里使用了StandardScaler进行标准化。最后，使用LogisticRegression进行模型训练并评估模型性能。