1楼：米粒遇上小麦
假设**目
bai标为0和1 数据中1的个数du为a，**1的次数为zhib，**1命中dao的内
次数为c 准确率容 precision = c / b 召回率 recall = c / a f1_score = 2 * precision * recall / (precision + recall)
怎么看python中逻辑回归输出的解释
2楼：育知同创教育
以下为python**，由于训练数据比较少，这边使用了批处理梯度下降法，没有使用增量梯度下降法。
调用上面**：
from logreg import *
x,y = loaddata("horsecolictraining.txt")
theta,cost = gradescent(x,y)print 'j:',cost
ac_train = accuracy(x, y, theta)print 'accuracy of the training examples:', ac_train
x_test,y_test = loaddata('horsecolictest.txt')
ac_test = accuracy(x_test, y_test, theta)print 'accuracy of the test examples:', ac_test
学习速率=0.0000025，迭代次数=4000时的结果：
似然函数走势（j = sum(y*log(h))+sum((1-y)*log(1-h))），似然函数是求最大值，一般是要稳定了才算最好。
下图为计算结果，可以看到训练集的准确率为73%，测试集的准确率为78%。
这个时候，我去看了一下数据集，发现没个特征的数量级不一致，于是我想到要进行归一化处理：
归一化处理句修改列loaddata(filename)函数：
def loaddata(filename):
data = loadtxt(filename)
m,n = data.shape print 'the number of examples:',m print 'the number of features:
',n-1 x = data[:,0:n-1]
max = x.max(0)
min = x.min(0)
x = (x - min)/((max-min)*1.0) #scaling y = data[:,n-1:n] return x,y
在没有归一化的时候，我的学习速率取了0.0000025（加大就会**，因为有些特征的值很大，学习速率取的稍大，波动就很大），由于学习速率小，迭代了4000次也没有完全稳定。现在当把特征归一化后（所有特征的值都在0~1之间），这样学习速率可以加大，迭代次数就可以大大减少，以下是学习速率=0.
005，迭代次数=500的结果：
此时的训练集的准确率为72%，测试集的准确率为73%
从上面这个例子，我们可以看到对特征进行归一化操作的重要性。
python 训练完逻辑回归模型后如何看权重
3楼：就爱纯净水
用的什bai么包，sklearn吗？如果是dusklearn的话，逻辑zhi
回归的estimator自带coef_属性查看dao权重
fromsklearn.linear_modelimportlogisticregression
#其他准备工回
作deftrain():
lr=logisticregression()lr.fit(x_train,y_train)print("得出来的答权重：",lr.coef_)
用scikit-learn构建逻辑回归，怎么查看模型系数的显著性
4楼：
main() 本例bai输出100除以3所得的余数du1。 2. 算术表达式和运算符的
zhi优先级和结合性dao 表达式是由常量
专、变量、函数和属运算符组合起来的式子。一个表达式有一个值及其类型， 它们等于计算表达式所得结果的值和类型。
python 中运行逻辑回归没有报错但是结果图不显示？
5楼：阳光的雷咩咩
for循环输出一下进度看是不是数据太大了
python sklearn逻辑回归怎么导出概率值
6楼：情深意浓
可以使用机器学习，使用很方便（相当于别人早已经把具体过程做好了，像公式、模内板一样自己代入数据容就可以得到结果） from sklearn.linear_model import logisticregression
7楼：匿名用户
概率值：predict_proba()
类别：predict()
8楼：oo芦苇
from sklearn.linear_model import logisticregression
clf = logisticregression()clf.fit(x,y)
clf.predict_proba(x) #该结果为概率专结属果
python sklearn逻辑回归怎么调参
9楼：情深意浓
from sklearn import linear_model#线性回
复归制clf = linear_model.linearregression()#训练clf.fit ([[0, 0], [1, 1], [2, 2]], [0, 1, 2])#表达式参数clf.
coef_#测试improt numpy as npx = np.array([1,1])y = x.dot(clf.
coef_)
逻辑代数中1+1 1怎么解释,逻辑代数中的1和0怎么理解？为什么有1+1=1？
1楼 匿名用户 这里面首先是逻辑的问题， 表示 逻辑或 关系。遵循一真即真的关系。比如 a 石原慎太郎是个王八蛋。 b 是个 贼。 1表示该命题为真，0表示该命题为假。 1 1 1 表示a命题为真 b命题为真 则a b 或者石原慎太郎是个王八蛋，或者 是个 贼。 命题为真。 当然存在的其他关系还有 ...
相关因素logistic回归分析结果怎么看
1楼 logistic回归与多重线性回归一样，在应用之前也是需要分析一下资料是否可以采用logistic回归模型。并不是说因变量是分类变量我就可以直接采用logistic回归，有些条件仍然是需要考虑的。 首要的条件应该是需要看一下自变量与因变量之间是什么样的一种关系。多重线性回归中，要求自变量与因变...