任务描述 本关任务：以澳大利亚信贷批准数据集为本关数据集，划分前600为训练数据集，后90数据为测试数据集，利用逻辑回归模型预测及输出准确率。 相关知识 为了完成本关任务，你需要掌握：1.如何读取数据集，2.如何准确划分训练和测试数据集，3.如何利用逻辑回归进行预测及准确率的输出。 读取数据集 读取数据集是个基本功，导入pandas包，进行数据读取 示例如下： import pandas as pd df=pd.read_excel('数据集') 划分训练和测试数据集 划分数据集，就是将数据集分成两部分，我们可以考虑用切片实现数据集的划分。需要注意的是数据的划分需要分开特征数据和预测变量。列如，训练用的特征数据集用x表示，预测数据用y表示，测试数据则用x1,y1。 示例如下： x=df.iloc[:600,:15].values y=df.iloc[:600,15].values x1=df.iloc[600:,:15].values y1=df.iloc[600:,15].values 如何利用逻辑回归模型预测及准确率分析 1.导入逻辑回归模型板块命名为LR 2.利用逻辑回归模型创建对象lr 3.调用对象中的fit（）的方法将训练数据的特征数据和预测变量进行拟合 4.调用对象中的score()方法返回模型准确率。 5.调用对象中的predict()方法，对测试样本进行预测，获得预测结果。 #导入逻辑回归模型 from sklearn.linear_model import LogisticRegression as LR lr = LR() lr.fit(训练的特征数据,训练的预测变量) r=lr.score(训练的特征数据,训练的预测变量) R=lr.predict(预测的特征数据) Z=R-预测的预测变量 Rs=len(Z[Z==0])/len(Z) print('模型准确率为：',r) print('预测准确率为：',Rs) 编程要求 根据提示，在右侧编辑器完善代码，得到结果。#********** Begin **********# #在上一关基础，对经过缺失值填充、数值变量标准化后的数据集，取前600条记录作为训练数据，后90条记录作为测试数据 #构逻辑回归模型，返回计算结果模型准确率rv和预测准确率r def return_values(): import numpy as np X1=np.load('X1.npy') #经过缺失值填充、数值变量标准化后的数据集，numpy数组690*15 Y=np.load('Y.npy') #因变量，numpy数组，690个元素 return(rv,r) #********** End **********#

<think>嗯，用户想了解如何使用逻辑回归模型处理澳大利亚信贷批准数据集，包括数据读取、划分训练测试集和计算准确率。首先，我需要确定数据集的来源和格式。澳大利亚信贷数据集可能在UCI机器学习库中，通常是CSV格式。用户可能需要使用pandas来读取数据。 然后，数据预处理是关键。这个数据集可能有缺失值或分类变量需要处理。例如，检查是否有缺失值，用fillna或者删除缺失行。分类变量可能需要编码，比如使用LabelEncoder或者OneHotEncoder。需要注意，逻辑回归对特征缩放敏感吗？通常逻辑回归不需要，但如果有正则化，最好标准化数据。这里用户可能没有提到正则化，所以可能可以跳过，但最好提一下。 接下来是划分训练集和测试集，应该用train_test_split，比例一般是7:3或8:2。需要导入相应的模块，比如sklearn.model_selection里的train_test_split。然后实例化逻辑回归模型，使用默认参数还是需要调整？用户可能只需要基础实现，所以用默认即可。训练模型用fit方法，预测用predict。 计算准确率的话，可以用accuracy_score，需要从sklearn.metrics导入。然后输出结果，可能需要四舍五入到小数点后两位，让结果更清晰。 此外，用户可能需要示例代码。要确保代码正确，比如导入正确的库，处理数据，划分数据集，训练模型，评估准确率。还要注意数据的具体情况，比如列名是否正确，是否需要处理表头。例如，UCI的数据集可能没有列名，需要手动添加，或者用header=None参数。 可能遇到的问题：数据中的分类变量如何处理？比如，有些特征是字符串类型，需要转换成数值。可能需要查看数据集的描述，确定哪些列是分类的。比如，澳大利亚信贷数据集中的某些列是类别型，需要用get_dummies或者OneHotEncoder转换。或者，数据已经预处理过，可以直接使用？ 另外，数据集中是否有目标变量？通常是最后一列或者某一列，需要确认。在示例代码中，假设X是特征，y是目标变量。可能需要用iloc来分割。 还要注意数据是否有不平衡问题，可能会影响准确率。但用户可能只需要基础实现，所以暂时不考虑平衡处理。 最后，生成相关问题时要考虑逻辑回归的其他方面，比如特征选择、参数调优、模型评估指标等。可能的问题包括如何提高准确率，如何处理过拟合，或者比较不同模型的性能。</think>### 使用逻辑回归处理澳大利亚信贷批准数据集的步骤 #### 1. 数据读取与预处理 ```python import pandas as pd from sklearn.preprocessing import LabelEncoder # 读取数据集（假设文件名为credit.csv） data = pd.read_csv('credit.csv', header=None) # 处理缺失值（假设用'?'表示缺失） data = data.replace('?', pd.NA).dropna() # 将分类变量编码为数值 le = LabelEncoder() for col in data.columns: if data[col].dtype == 'object': data[col] = le.fit_transform(data[col]) ``` #### 2. 划分训练集与测试集 ```python from sklearn.model_selection import train_test_split X = data.iloc[:, :-1] # 特征矩阵 y = data.iloc[:, -1] # 目标变量 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( X, y, test_size=0.3, random_state=42 ) ``` #### 3. 模型训练与预测 ```python from sklearn.linear_model import LogisticRegression # 创建逻辑回归模型 model = LogisticRegression(max_iter=1000) # 增加迭代次数保证收敛 model.fit(X_train, y_train) # 预测测试集 y_pred = model.predict(X_test) ``` #### 4. 计算准确率 ```python from sklearn.metrics import accuracy_score accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(f"模型准确率：{accuracy:.2%}") ``` #### 关键说明 - 数据预处理阶段需特别注意分类变量编码和缺失值处理 - 逻辑回归默认使用$L2$正则化防止过拟合[^1] - 随机种子`random_state`保证结果可复现