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Sklearn简介
Scikit-learn(sklearn)是机器学习中常用的第三方模块，对常用的机器学习方法进行了封装，包括回归(Regression)、降维(Dimensionality Reduction)、分类(Classfication)、聚类(Clustering)等方法。当我们面临机器学习问题时，便可根据下图来选择相应的方法。
Sklearn具有以下特点：
- 简单高效的数据挖掘和数据分析工具
- 让每个人能够在复杂环境中重复使用
- 建立NumPy、Scipy、MatPlotLib之上
代码如下所示：
import xlrd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn import model_selection
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn import metrics
data = xlrd.open_workbook('gua.xlsx')
sheet = data.sheet_by_index(0)
Density = sheet.col_values(6)
Sugar = sheet.col_values(7)
Res = sheet.col_values(8)
# 读取原始数据
X = np.array([Density, Sugar])
# y的尺寸为(17,)
y = np.array(Res)
X = X.reshape(17,2)
# 绘制分类数据
f1 = plt.figure(1)
plt.title('watermelon_3a')
plt.xlabel('density')
plt.ylabel('ratio_sugar')
# 绘制散点图（x轴为密度，y轴为含糖率）
plt.scatter(X[y == 0,0], X[y == 0,1], marker = 'o', color = 'k', s=100, label = 'bad')
plt.scatter(X[y == 1,0], X[y == 1,1], marker = 'o', color = 'g', s=100, label = 'good')
plt.legend(loc = 'upper right')
plt.show()
# 从原始数据中选取一半数据进行训练，另一半数据进行测试
X_train, X_test, y_train, y_test = model_selection.train_test_split(X, y, test_size=0.5, random_state=0)
# 逻辑回归模型
log_model = LogisticRegression()
# 训练逻辑回归模型
log_model.fit(X_train, y_train)
# 预测y的值
y_pred = log_model.predict(X_test)
# 查看测试结果
print(metrics.confusion_matrix(y_test, y_pred))
print(metrics.classification_report(y_test, y_pred))
总结
以上所述是小编给大家介绍的python sklearn库实现简单逻辑回归的实例代码,希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对网站的支持！
如果你觉得本文对你有帮助，欢迎转载，烦请注明出处，谢谢！
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P70系列延期，华为新旗舰将在下月发布
3月20日消息，近期博主@数码闲聊站 透露，原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布，预计4月份上市。
而博主@定焦数码 爆料，华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60，成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢？
根据目前爆料的消息来看，华为P70系列将推出三个版本，其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计，而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智，但辨识度绝对拉满。