首页基于逻辑回归的鸢尾花分类 4.模型训练可直接采用sklearn库中的LogisticRegression模型 from sklearn.linear_model import LogisticRegression 鸢尾花是三分类，建议采用“一对剩余”

基于逻辑回归的鸢尾花分类 4.模型训练可直接采用sklearn库中的LogisticRegression模型 from sklearn.linear_model import LogisticRegression 鸢尾花是三分类，建议采用“一对剩余”

时间: 2024-09-26 07:16:54 浏览: 90

基于逻辑回归的鸢尾花分类通常涉及以下几个步骤： 1. **数据准备**：首先需要导入鸢尾花数据集，可以使用sklearn库中的`load_iris()`函数加载Iris dataset，这是一个经典的机器学习示例，包含了150个样本，每个样本有四个特征（花瓣长度、花瓣宽度、萼片长度和萼片宽度），目标变量是三个品种之一。 ```python from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target ``` 2. **预处理**：数据可能需要标准化或归一化，以便逻辑回归模型更好地工作。对于连续特征，通常会将它们转换到相同的尺度上。 ```python from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) ``` 3. **模型训练**：使用`LogisticRegression`类创建一个实例，并调用`fit()`方法对数据进行拟合。由于是多分类问题，可以使用`multi_class`参数指定策略，如"ovr"（一对一），这是默认值，代表为每个类别建立独立的逻辑回归模型。 ```python from sklearn.linear_model import LogisticRegression model = LogisticRegression(multi_class='auto') model.fit(X_scaled, y) ``` 4. **评估**：训练完成后，通过交叉验证、混淆矩阵等方法评估模型性能，例如查看精确率、召回率和F1分数。 ```python from sklearn.model_selection import cross_val_score scores = cross_val_score(model, X_scaled, y, cv=5) print("Cross-validation scores:", scores) ```

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