python逻辑回归相关库及函数_python逻辑回归使用的库和函数

一、相关库：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split#用来随机划分样本数据为训练集和测试集
from sklearn.metrics import classification_report#主要分类指标报告
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LogisticRegression和LogisticRegressionCV的主要区别是LogisticRegressionCV使用了交叉验证来选择正则化系数C。而LogisticRegression需要自己每次指定一个正则化系数。

二、函数：

1、train_test_split()：

train_X,test_X,train_y,test_y = 
train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.2,random_state=0)
#train_data：待划分样本数据，即X
#train_target：待划分样本数据的结果，即y（标签）
#test_size：测试数据占样本数据的比例，如0.2表示训练集：测试集=8：2；如果是整数就是测试集样本数量
#random_state：设置随机数种子，保证每次都是同一个随机数；若为0或不填，则每次得到数据都不一样
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2、LogisticRegression()：

# 使用 lr 类，初始化模型
clf = LogisticRegression(
    penalty="l2", C=1.0, random_state=None, solver="liblinear", max_iter=4000,
    multi_class='ovr')
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3、fit():

#使用训练数据来学习（拟合），不需要返回值，训练的结果都在对象内部变量中
clf.fit(X_train, y_train)
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4、模型(w0+w1 *x1+…+wn *xn)的属性：

clf.intercept_：w0
clf.coef_：w1-wn

5、score():

#用训练好的模型在测试集上进行评分（0~1）1代表最好
print(clf.score(X_test,y_test))
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6、classification_report():

y_pred = clf.predict(X_test)#使用测试集数据来预测，返回值为预测分类数据
target_names=['class 0','class 1']#指定标签名称,默认无
print(classification_report(y_test, y_pred,target_names=target_names,sample_weight=None))
#y_test：真实数据的分类标签
#y_pred：模型预测的分类标签
#sample_weight：不同数据点在评估结果中所占的权重
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示例：

precision：正确预测为正的，占全部预测为正的比例，即TP / (TP+FP)
recall：正确预测为正的，占全部真实为正的比例，TP / (TP+FN)
F1-score：2 * precision*recall / (precision+recall)（前两者的调和平均数）

micro avg：分类正确的样本数与分类所有样本数的比值
示例中 micro avg =（0.96 * 1207 + 0.62 * 549）/（1207 + 549） =0.85

macro avg：所有类的算术平均值
示例中 macro avg = 1/2 *(0.90+0.73)=0.81

weighted avg：所有标签结果的加权平均值