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本篇文章为大家展示了python中逻辑回归算法的原理什么是，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。
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python的五大特点：1.简单易学，开发程序时，专注的是解决问题,而不是搞明白语言本身。2.面向对象，与其他主要的语言如C++和Java相比, Python以一种非常强大又简单的方式实现面向对象编程。3.可移植性，Python程序无需修改就可以在各种平台上运行。4.解释性，Python语言写的程序不需要编译成二进制代码,可以直接从源代码运行程序。5.开源，Python是 FLOSS(自由/开放源码软件)之一。
1.说明
逻辑回归简称LR，能够将特征输入集合转化为0和1这两类的概率。我们可以简单的把逻辑回归所要解决的问题理解为“分类”问题，在分类问题中最为简单的为二分类，即我们只需要把一组数据分为两类即可。而在二分类问题中，最为简单的又属“线性分类”，即我们只需要用一条直线即可将两类数据分开。
2.优点
计算代价不高，易于理解和实现。
3.缺点
容易欠拟合，分类精度不高。
4.使用数据
数值型和标称型。
5.实例
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# 复习情况，格式为[时长，效率]
x_train=[(0,0),(7,0.9),(15,0.4),(13,0.9),(15,0.4),(16,0.4),(16,0.8),(15,0.7),(17,0.2),(7.5,0.8),(17,0.9),(18,0.1),(18,0.6),(18,0.8)]
y_train=[0,0,0,1,0,0,1,1,0,1,1,0,1,1] #0考不上，1考得上
# 创建并训练逻辑回归模型
reg=LogisticRegression()
reg.fit(x_train,y_train)
# 测试模型
x_test=[(3,0.1),(8,0.3),(7,0.2),(4,0.2),(4,0.4)]
y_test=[0,0,0,0,0]
score=reg.score(x_test,y_test)
# 预测并输出预测结果
learning=[(16,0.9)]
result=reg.predict_proba(learning)
msg='''模型得分：{0}
复习时长为：{1[0]},效率为：{1[1]}
您考不上的概率为：{2[0]}
您考的上的概率为：{2[1]}
总和判断，您会：{3}'''.format(score,learning[0],result[0],'考不上'if result[0][0]>0.5 else "考得上")
print(msg)上述内容就是python中逻辑回归算法的原理什么是，你们学到知识或技能了吗？如果还想学到更多技能或者丰富自己的知识储备，欢迎关注创新互联行业资讯频道。
