Sklearn是基于Python语言的机器学习工具。它建立在NumPy,SciPy,Pandas和Matplotlib之上，里面的API的设计非常好，所有对象的接口简单，很适合新手上路。LogisticRegression是Sklearn线性回归模型的接口，函数原型、引用和调用的方法如下：函数原型
sklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty="l2", *, dual=False, tol=0.0001, C=1.0, fit_intercept=True, intercept_scaling=1, class_weight=None, random_state=None, solver="lbfgs", max_iter=100, multi_class="auto", verbose=0, warm_start=False, n_jobs=None, l1_ratio=None)
引用：
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
调用示例
# 定义线性回归模型
model = LogisticRegression(max_iter=500)
函数参数
大部分参数使用默认即可，典型参数解释如下。
penalty：正则化参数，三种取值：{‘l1’,‘l2’,‘elasticnet’,‘none’},default=’l2’C：正则强度的倒数；必须为正浮点数。与支持向量机一样，较小的值指定更强的正则化。class_weight：样本权重，可以是一个字典或者’balanced’字符串，默认为None。对于二分类模型，可以这样指定权重：class_weight={0:0.9,1:0.1}，当class_weight=‘balanced’，那么类库会根据训练样本量来计算权重。某种类型样本量越多，则权重越低，样本量越少，则权重越高。solver：优化算法选择参数，五种取值：newton-cg,lbfgs,liblinear,sag,saga。default=liblinear。liblinear适用于小数据集，而sag和saga适用于大数据集因为速度更快。如果是L2正则化，那么4种可选的算法{‘newton-cg’,‘lbfgs’,‘liblinear’,‘sag’}都可以选择。但是如果penalty是L1正则化的话，就只能选择‘liblinear’了。max_iter：算法收敛的最大迭代次数，即求取损失函数最小值的迭代次数，默认是100。
函数接口
fit：拟合模型，用来训练LR分类器，其中X是训练样本，y是对应的标记向量predict：用来预测样本，也就是分类，X是测试集。返回array。score：返回给定测试集合的平均准确率，浮点型数值。对于多个分类返回，则返回每个类别的准确率组成的哈希矩阵。R^2评估模型
代码示例
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# 拆分数据集
# x、y分别为原始数据、目标数据
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# 定义模型
model = LogisticRegression(max_iter=500)
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)
# 评估模型
train_score = model.score(X_train, y_train)
test_score = model.score(X_test, y_test)
# 预测
pred = model.predict(x)
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