python 从外部输入自创的数据集,数据集为3列200行,前两列分别为学生的两门课程成绩,最后一列为该学生是否被录取的结果,用0和1表示,1为录取,0为不录取,应用此数据集绘制散点图实现数据可视化、使用留出法划分数据集并使用sklearn完成逻辑回归训练,绘制ROC曲线、绘制决策边界、绘制学习曲线

时间: 2024-02-28 18:54:00 浏览: 72
好的,我会依次回答你的问题。 对于第一个问题,你可以使用 pandas 库的 read_csv 方法来读取外部的数据集文件,并使用 matplotlib 库的 scatter 方法来绘制散点图,示例代码如下: ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据集文件 data = pd.read_csv('data.csv', header=None) # 绘制散点图 plt.scatter(data.iloc[:, 0], data.iloc[:, 1], c=data.iloc[:, 2]) plt.xlabel('Score 1') plt.ylabel('Score 2') plt.show() ``` 其中,`data.csv` 是你的数据集文件路径,`data.iloc[:, 0]` 和 `data.iloc[:, 1]` 分别表示数据集的第一列和第二列,`data.iloc[:, 2]` 表示数据集的最后一列(即是否录取的结果),颜色用 0/1 表示。 对于第二个问题,你可以使用 sklearn 库的 train_test_split 方法将数据集划分为训练集和测试集,并使用 LogisticRegression 模型进行训练和预测,示例代码如下: ```python from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import roc_curve, auc import numpy as np # 划分数据集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.iloc[:, :-1], data.iloc[:, -1], test_size=0.3, random_state=0) # 训练模型 lr = LogisticRegression() lr.fit(X_train, y_train) # 预测 y_pred = lr.predict(X_test) # 绘制ROC曲线 fpr, tpr, threshold = roc_curve(y_test, y_pred) roc_auc = auc(fpr, tpr) plt.plot(fpr, tpr, 'b', label='AUC = %0.2f' % roc_auc) plt.legend(loc='lower right') plt.plot([0, 1], [0, 1], 'r--') plt.xlim([0, 1]) plt.ylim([0, 1]) plt.ylabel('True Positive Rate') plt.xlabel('False Positive Rate') plt.show() # 绘制决策边界 plt.scatter(data.iloc[:, 0], data.iloc[:, 1], c=data.iloc[:, 2]) x1_min, x1_max = data.iloc[:, 0].min(), data.iloc[:, 0].max() x2_min, x2_max = data.iloc[:, 1].min(), data.iloc[:, 1].max() xx1, xx2 = np.meshgrid(np.linspace(x1_min, x1_max), np.linspace(x2_min, x2_max)) Z = lr.predict(np.c_[xx1.ravel(), xx2.ravel()]) Z = Z.reshape(xx1.shape) plt.contour(xx1, xx2, Z, levels=[0], colors='k') plt.show() # 绘制学习曲线 from sklearn.model_selection import learning_curve train_sizes, train_scores, test_scores = learning_curve(lr, data.iloc[:, :-1], data.iloc[:, -1], cv=10) train_mean = np.mean(train_scores, axis=1) train_std = np.std(train_scores, axis=1) test_mean = np.mean(test_scores, axis=1) test_std = np.std(test_scores, axis=1) plt.plot(train_sizes, train_mean, 'o-', color='r', label='Training score') plt.plot(train_sizes, test_mean, 'o-', color='g', label='Cross-validation score') plt.fill_between(train_sizes, train_mean - train_std, train_mean + train_std, alpha=0.1, color='r') plt.fill_between(train_sizes, test_mean - test_std, test_mean + test_std, alpha=0.1, color='g') plt.xlabel('Training examples') plt.ylabel('Score') plt.ylim([0.5, 1.1]) plt.legend(loc='best') plt.show() ``` 其中,`test_size=0.3` 表示测试集占总数据集的 30%,`random_state=0` 表示随机种子,保证每次划分的结果一致。 对于第三个问题,你可以使用 contour 方法绘制决策边界,使用 sklearn 库的 learning_curve 方法绘制学习曲线。 希望我的回答能够帮助到你!
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