機器學習之邏輯回歸分類

邏輯回歸實際上是一種分類，這個模型的標籤是分類結果。使用正確率來衡量模型，也就是給模型輸入測試數據集之後，模型結果中正確分類的預測數占測試數據中所有的比例。

其中需要注意的是，y表示的是當x對應的標籤為1的概率值。當概率值大於0.5時，歸類到1，當概率值小於0.5時，歸類到0.

邏輯回歸的Python實現

• 將原始數據集分為訓練數據集和測試數據集

• 畫散點圖來觀察數據

• 進行邏輯回歸建模

• 模型評估，得到準確率

給定一個x值，通過模型預測其標籤是0

前面是標籤為0的概率，後面是標籤為1的概率，通過決策面規則，我們可以知道0.63>0.5，屬於標籤等於1的分類，所以花費三小時學習的學生預測考試通過。

另外可以通過上面圖片給的公式得到另外一種預測的方法。

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