python中逻辑回归算法的原理什么是

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Python的五大特点是什么

python的五大特点：1.简单易学，开发程序时，专注的是解决问题,而不是搞明白语言本身。2.面向对象，与其他主要的语言如c++和Java相比, Python以一种非常强大又简单的方式实现面向对象编程。3.可移植性，Python程序无需修改就可以在各种平台上运行。4.解释性，Python语言写的程序不需要编译成二进制代码,可以直接从源代码运行程序。5.开源，Python是 FLOSS(自由/开放源码软件)之一。

1.说明

逻辑回归简称LR，能够将特征输入集合转化为0和1这两类的概率。我们可以简单的把逻辑回归所要解决的问题理解为“分类”问题，在分类问题中最为简单的为二分类，即我们只需要把一组数据分为两类即可。而在二分类问题中，最为简单的又属“线性分类”，即我们只需要用一条直线即可将两类数据分开。

2.优点

计算代价不高，易于理解和实现。

3.缺点

容易欠拟合，分类精度不高。

4.使用数据

数值型和标称型。

5.实例

from sklearn.linear_model import LoGISticRegression# 复习情况，格式为[时长，效率]x_train=[(0,0),(7,0.9),(15,0.4),(13,0.9),(15,0.4),(16,0.4),(16,0.8),(15,0.7),(17,0.2),(7.5,0.8),(17,0.9),(18,0.1),(18,0.6),(18,0.8)]y_train=[0,0,0,1,0,0,1,1,0,1,1,0,1,1] #0考不上，1考得上# 创建并训练逻辑回归模型reg=LogisticRegression()reg.fit(x_train,y_train)# 测试模型x_test=[(3,0.1),(8,0.3),(7,0.2),(4,0.2),(4,0.4)]y_test=[0,0,0,0,0]score=reg.score(x_test,y_test)# 预测并输出预测结果learning=[(16,0.9)]result=reg.predict_proba(learning)msg='''模型得分：{0}复习时长为：{1[0]},效率为：{1[1]}您考不上的概率为：{2[0]}您考的上的概率为：{2[1]}总和判断，您会：{3}'''.fORMat(score,learning[0],result[0],'考不上'if result[0][0]>0.5 else "考得上")print(msg)

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