本文为🔗365天深度学习训练营中的学习记录博客
🍖 原作者：K同学啊 | 接辅导、项目定制
🚀 文章来源：K同学的学习圈子深度学习第J6周：ResNeXt-50实战解析

1.逻辑回归定义

逻辑回归（Logistic Regression）是一种用于解决二分类（0 or 1）问题的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。比如某用户购买某商品的可能性，某病人患有某种疾病的可能性，以及某广告被用户点击的可能性等

2.代码

import numpy  as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

dataset = pd.read_csv('./Social_Network_Ads.csv')
dataset

X = dataset.iloc[ : , [2,3]].values
Y = dataset.iloc[ : ,4].values

X.shape, Y.shape

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, 
                                                    test_size=0.25, 
                                                    random_state=0)

X_train.shape,Y_train.shape

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

classifier = LogisticRegression()
classifier.fit(X_train, Y_train)

Y_pred = classifier.predict(X_test)

from matplotlib.colors import ListedColormap

X_set, y_set = X_train,Y_train

x = np.arange(start=X_set[:,0].min()-1, 
              stop=X_set[:, 0].max()+1, 
              step=0.01)

y = np.arange(start=X_set[:,1].min()-1, 
              stop=X_set[:,1].max()+1, 
              step=100)

x.shape, y.shape

#把x，y绑定为网格的形式
X1,X2 =np. meshgrid(x,y)

plt.contourf(X1, X2, 
             classifier.predict(np.array([X1.ravel(),X2.ravel()]).T).reshape(X1.shape),
             alpha = 0.75, 
             cmap = ListedColormap(('red', 'green')))

plt.xlim(X1.min(),X1.max())
plt.ylim(X2.min(),X2.max())

for i,j in enumerate(np.unique(y_set)):
    plt.scatter(X_set[y_set==j,0],
                X_set[y_set==j,1],
                c = ListedColormap(['red', 'green'])(i), 
                label=j)

plt.title('LOGISTIC(Training set)')
plt.xlabel('Age')
plt.ylabel('Estimated Salary')
plt.legend()
plt.show()

训练集可视化图

X_set, y_set = X_test,Y_pred

x = np.arange(start=X_set[:,0].min()-1, stop=X_set[:, 0].max()+1, step=0.01)
y = np.arange(start=X_set[:,1].min()-1, stop=X_set[:,1].max()+1, step=100)
#把x，y绑定为网格的形式
X1,X2=np. meshgrid(x,y)

plt.contourf(X1, X2, classifier.predict(np.array([X1.ravel(),X2.ravel()]).T).reshape(X1.shape),
             alpha = 0.75, cmap = ListedColormap(('red', 'green')))
plt.xlim(X1.min(),X1.max())
plt.ylim(X2.min(),X2.max())
for i,j in enumerate(np.unique(y_set)):
    plt.scatter(X_set[y_set==j,0],
                X_set[y_set==j,1],
                c = ListedColormap(('red', 'green'))(i), 
                label=j)

plt. title('LOGISTIC(Test set)')
plt. xlabel('Age')
plt. ylabel('Estimated Salary')
plt. legend()
plt. show()

测试集可视化图