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基于鸢尾花（iris）数据集的逻辑回归分类实践

花匠小妙招
2024-11-12 17:57

基于鸢尾花（iris）数据集的逻辑回归分类实践逻辑回归原理简介 demo实战利用逻辑回归模型在三分类(多分类)上进行训练和预测逻辑回归原理简介

当z≥0 时,y≥0.5,分类为1，当 z<0时,y<0.5,分类为0，其对应的y值我们可以视为类别1的概率预测值。Logistic回归虽然名字里带“回归”，但是它实际上是一种分类方法，主要用于两分类问题（即输出只有两种，分别代表两个类别），所以利用了Logistic函数（或称为Sigmoid函数），函数形式为：在这里插入图片描述
函数图形为：

对于模型的训练而言：实质上来说就是利用数据求解出对应的模型的特定的ω（利用线性回归算）。从而得到一个针对于当前数据的特征逻辑回归模型。

而对于多分类而言，将多个二分类的逻辑回归组合，即可实现多分类。

demo实战

这里使用的是 jupyter notebook 运行的
函数库导入

## 基础函数库 import numpy as np import pandas as pd ## 绘图函数库 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns 1234567

数据介绍、数据读取

本次我们选择鸢花数据（iris）进行方法的尝试训练，该数据集一共包含5个变量，其中4个特征变量，1个目标分类变量。共有150个样本，目标变量为花的类别其都属于鸢尾属下的三个亚属，分别是山鸢尾 (Iris-setosa)，变色鸢尾(Iris-versicolor)和维吉尼亚鸢尾(Iris-virginica)。包含的三种鸢尾花的四个特征，分别是花萼长度(cm)、花萼宽度(cm)、花瓣长度(cm)、花瓣宽度(cm)，这些形态特征在过去被用来识别物种。
在这里插入图片描述

##我们利用sklearn中自带的iris数据作为数据载入，并利用Pandas转化为DataFrame格式 from sklearn.datasets import load_iris data = load_iris() #得到数据特征 iris_target = data.target #得到数据对应的标签 iris_features = pd.DataFrame(data=data.data, columns=data.feature_names) #利用Pandas转化为DataFrame格式码片 12345

数据信息简单查看
利用.info()查看数据的整体信息

iris_features.info() 1

在这里插入图片描述
##进行简单的数据查看，我们可以利用.head()头部.tail()尾部

iris_features.head() 1

在这里插入图片描述
利用value_counts函数查看每个类别数量

pd.Series(iris_target).value_counts() 1

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对于特征进行一些统计描述

iris_features.describe() 1

在这里插入图片描述
可视化描述

## 合并标签和特征信息 iris_all = iris_features.copy() ##进行浅拷贝，防止对于原始数据的修改 iris_all['target'] = iris_target ## 特征与标签组合的散点可视化 sns.pairplot(data=iris_all,diag_kind='hist', hue1234