运用sklearn做逻辑回归预测_sklearn 逻辑回归模型保持

  逻辑回归算是机器学习中最基础的模型了，回归模型在做分类问题中有着较好的效果。下面介绍下利用sklearn做逻辑回归模型    做模型一般分为:提取数据---->了解数据(所谓的探索性数据)---->数据预处理(包括但不限于填充缺失值，特征提取，转换哑变量)---->选择模型---->验证模型---->模型优化

下面先简单介绍下逻辑回归的原理：

       说到逻辑回归就不得不提一下线性回归，线性回归用wiki百科的定义来解释就是：在统计学中，线性回归是一种用来建立响应标量（因变量）和一个或多个解释变量（自变量）之间的模型关系的线性方法。线性回归分为一元线性回归和多元线性回归。均方误差是回归模型中常用的度量方法。一般用最小二乘法来最小化均方误差。

      线性回归用的最多的是做预测，而逻辑回归最适合的有二分预测，比如是否垃圾邮件，广告是否点击等等；今天的模型用kaggle比赛中的泰坦尼克预测数据集来做逻辑回归模型，故此次我们做的是监督学习。

1.在数据集从kaggle中下载后我们先读取数据和数据预览：

通过DataFrame的函数info(),我们可以详细看到数据的分布等情况

import pandas as pd 
train=pd.read_csv('D:\\pycm\\kaggle\\titanic\\train.csv',index_col=0) #read train data
test=pd.read_csv('D:\\pycm\\kaggle\\titanic\\test.csv',index_col=0) #read test data
print(train.info())  #show the information about train data,including counting values of null

2.了解数据：

查看数据中的缺失值

print(train.isnull().sum()  

       发现数据中缺失数据Age有177个，Cabin 有687个，Embarked 有2个；由于Cabin 缺失数据占比太大了，我们看下这列数据缺失部分和有值部分对是否获救的情况是如何的，来判断该特征是否需要直接删除。

c=train.Cabin.value_counts() #get the va