Python实现逻辑回归(Logistic Regression)

发布网友发布时间：2024-09-30 06:08

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热心网友时间：2024-10-24 16:33

在【Python实现经典机器学习算法】系列中，我们将深入探讨逻辑回归这一基础算法。逻辑回归作为二元分类的常用工具，广泛应用于金融市场、消费者行为分析和医学诊断等领域。

首先，我们从基础出发，通过原生Python实现逻辑回归，不依赖sklearn库，旨在帮助初学者理解算法的内部运作。逻辑回归的核心思想是将输入特征线性组合映射到0到1的概率，便于预测二元输出。

逻辑回归模型的构建分为算法原理和实现两部分。原理上，逻辑回归通过sigmoid函数将线性输出转化为概率，利用交叉熵作为损失函数，通过梯度下降优化参数。在实现时，包括导入必要库、设置随机数种子保证重复性、定义模型结构（包括参数初始化、正向传播、损失函数计算和反向传播）以及模型预测和评估。

具体操作中，我们使用了鸢尾花数据集作为示例，通过特征选择和数据预处理将其转化为二分类问题。数据划分为训练集和测试集，通过训练和评估模型，可以看到模型的预测准确率。最后，我们通过可视化决策边界，直观展示模型在特征空间中的分类效果。