逻辑回归鸢尾花分类可视化
逻辑回归是一种常用的分类算法，特别适用于二分类问题。鸢尾花数据集（Iris dataset）是一个经典的机器学习数据集，包含三种不同种类的鸢尾花，每种鸢尾花有四个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。我们可以使用逻辑回归对鸢尾花数据进行分类，并进行可视化展示。
以下是一个使用Python进行逻辑回归鸢尾花分类并可视化的示例代码：
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score # 加载鸢尾花数据集 iris = datasets.load_iris() X = iris.data[:, :2] # 只使用前两个特征 y = iris.target # 分割数据集为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) # 创建逻辑回归模型 model = LogisticRegression() # 训练模型 model.fit(X_train, y_train) # 预测测试集 y_pred =
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网址: 逻辑回归鸢尾花分类可视化 https://m.huajiangbk.com/newsview1033048.html
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