sklearn实现线性与非线性逻辑回归详解

线性逻辑回归实现

线性逻辑回归

本文将通过代码示例，展示如何使用sklearn库执行线性逻辑回归的计算流程。首先，我们需要明确所使用的数据集结构。

该数据集包含两行特征数据，第三行则对应数据的标签信息。

python代码

第一步是导入必要的库并加载数据。

接下来编写一个绘图函数，用于可视化展示这些数据点分布情况：

调用上述函数后，我们得到如下可视化图像：

随后开始构建模型并进行拟合。调用sklearn中的逻辑回归方法，该函数会自动计算权值和偏置值，操作十分简便。最后，我们将模型结果绘制成图像。

最后，我们可以查看模型的评估指标：

结果显示，正确率、召回率以及F1值均达到了95%。

非线性逻辑回归实现

非线性逻辑回归

非线性逻辑回归的特征在于其决策边界为曲线，其基本原理与线性逻辑回归相似。此处使用的数据由datasets模块自动生成。

接下来需要对数据进行多项式处理，其核心思路是增加数据的特征维度。

随后设定图像的坐标范围，并生成一个网格矩阵。

定义等高线的绘制高度。

结果清晰可见，数据被很好地分为了两类。

查看准确率，结果为98%，说明该方法较为成功，具有较高的准确率。

线性逻辑回归与非线性逻辑回归所采用的代价函数相同，基本原理一致。两者的主要区别在于预估函数的复杂度：非线性逻辑回归需要对数据进行多项式处理，从而增加数据的特征数量。

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