1、逻辑回归算法即可以看做是回归算法，也可以看作是分类算法，通常用来解决分类问题，主要是二分类问题，对于多分类问题并不适合，也可以通过一定的技巧变形来间接解决。 2、决策边界是指不同分类结果之间的边界线(或者边界实体)，它具体的表现形式一定程度上说明了算法训练模型的过拟合程度，我们可以通过决策 ...

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首先我们来看下面一组数据集： 前面的x1与x2都表示的是年收入和年龄这两个因素决定的是否买车的结果。 开始代码部分，我们先输入x和y的变量，开始输入数据： 拟合逻辑回归模型： 这个时候我们的模型已经拟合好了，现在可以开始进行输出了，随便 ...

方法与参数 LogisticRegression类的各项参数的含义 class sklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty='l2', dual=False, tol=0.0001, C=1.0, fit_intercept ...

目录 题目要求 ex2data1.txt处理 方案一：无多项式特征 方案二：引入多项式特征 ex2data2.txt处理 两份数据 ...

sklearn中的逻辑回归 目录 sklearn中的逻辑回归 1 概述 1.1 名为“回归”的分类器 1.2 为什么需要逻辑回归 1.3 sklearn中的逻辑回归 ...

前情提要： 通俗地说逻辑回归【Logistic regression】算法（一） 逻辑回归模型原理介绍 上一篇主要介绍了逻辑回归中，相对理论化的知识，这次主要是对上篇做一点点补充，以及介绍sklearn 逻辑回归模型的参数，以及具体的实战代码。 1.逻辑回归的二分类和多分类 上次介绍的逻辑 ...

前言： 大概两三周没动这块了，最近要抓紧时间复习并写博客记录，此次为利用sklearn库来解决非线性逻辑回归问题 正文： 利用函数数据画出的图像如下： 图片展示如下，可以看出正确率很低，还不如自己猜： 经过处理的数据带入图像如下： 正确率达到了百分之99 ...