3.8、逻辑回归模型训练和测试

炮哥带你学 2023-01-13 03:31:45

课时名称	课时知识点
3.8、逻辑回归模型训练和测试	利用机器学习框架搭建逻辑回归模型，并利用训练好的模型进行测试

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谦虚且进步 2022-10-27

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炮哥带你学 2022-10-27

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@谦虚且进步 <p>这些都是超参数，在自己不断的实验下应该可以找到最优的</p>

文件包含一个数据集（csv文件）和一个可执行代码（py文件），是对红酒数据集的分类训练与测试。可作为人工智能、机器学习初学者的学习资料。模型训练基于逻辑回归算法，数据集和测试集按照8:2的比例进行划分。数据集前11列为红酒的属性，最后一列是红酒的分类标签，此处红酒总共有六类（标签分别为3、4、5、6、7、8），每一行为一个红酒样本。通过对机器学习分类模型输入特征值，得出此红酒的种类。需要Python版本3.8及以上；需要引入第三方库pandas和sklearn。

基于用户认证数据构建评估模型预测认证行为风险系统python源码+数据集+多种算法+说明文档.zip 【项目资源介绍】文件说明 datasets // 数据集（训练集、测试集） feature engineering // 特征工程 models // 评估模型测试环境 Python3.8，建议使用anaconda安装，pycharm IDE运行本赛题中，参赛团队将基于用户认证行为数据及风险异常标记结构，构建用户认证行为特征模型和风险异常评估模型，利用风险评估模型去判断当前用户认证行为是否存在风险。【利用用户认证数据构建行为基线】采用监督学习模型，基于用户认证行为特征，构建风险异常评估模型，判断当前用户认证行为是否存在风险。特征工程数据预处理【模型训练与优化】经典监督学习模型在风险行为检测模型中，设因变量“risk_label（风险标识）”为y，其仅有1和0两个取值，可以看作二分类问题。逻辑回归逻辑回归（Logistic Regression，LR）是一种广义的线性回归分析模型，常用于解决二分类问题。支持向量机 UEBA方法集成学习

一套开箱即用的房价预测实践资源，包含真实可用的house_prices.csv数据集、完整可执行的Jupyter Notebook（.ipynb）、带注释的HTML分析报告、备份检查点文件及说明文档readme.txt。代码基于scikit-learn实现标准多元线性回归建模流程：数据加载与探索性分析、缺失值与异常值处理、特征标准化、模型训练与交叉验证、回归系数解读、预测结果可视化及R²、MAE、RMSE等关键指标输出。所有脚本均采用清晰分段结构，变量命名规范，关键步骤附中文注释，适合Python初学者理解回归建模逻辑，也方便进阶用户快速调试或迁移至其他数值预测任务。无需额外配置环境，兼容Python 3.8+及主流科学计算库版本。

逻辑回归模型(Logistic Regression，LR)，由名称上来看，似乎是一个专门用于解决回归问题的模型，事实上，该模型更多地用于解决分类问题，尤其是二分类问题。这并不矛盾，因为逻辑回归直接输出的是一个连续值，我们将其按值的大小进行切分，不足一定范围的作为一个类别，超过一定范围的作为一个类别，这样就实现了对分类问题的解决。概况来说就是，先对数据以线性回归进行拟合，输出值以Sigmoid函数进行映射，映射到0和1之间，最后将S曲线切分上下两个区间作为类别区分的依据。

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