python回归算法有哪些,python逻辑回归逐步回归

　　本教程运行环境：windows7系统，Python 3.9.1，DELL G3电脑。

　　1.说明

　　Logistic回归简写为LR，可以将特征输入集转化为0和1的概率。我们可以简单地把逻辑回归要解决的问题理解为“分类”问题。最简单的分类问题就是二元分类，也就是我们只需要把一组数据分成两类。在二分类问题中，最简单的就是“线性分类”，也就是我们只需要一条直线来分隔两类数据。

　　2.优点

　　计算成本不高，容易理解和实现。

　　3.缺点

　　容易欠拟合，分类精度不高。

　　4.使用数据

　　数字和名义类型。

　　5.实例

　　fromsk learn . linear _ modelimportLogisticRegression

　　#以[持续时间、效率]的形式回顾情况

　　x_train=[(0，0)，(7，0.9)，(15，0.4)，(13，0.9)，(15，0.4)，(16，0.4)，(16，0.8)，(15，0.7)，(17，0.2)，(7.5，0.8)，(17，0.9)，(18，0.1)，(18，0.6)，(18，0.8)]

　　Y _ train=[0，0，0，1，0，0，1，1，0，1，1，0，1] # 0失败，1得到。

　　#创建和训练逻辑回归模型

　　reg=LogisticRegression()

　　reg.fit(x_train，y_train)

　　#测试模型

　　x_test=[(3，0.1)，(8，0.3)，(7，0.2)，(4，0.2)，(4，0.4)]

　　y_test=[0，0，0，0，0]

　　score=reg.score(x_test，y_test)

　　#预测并输出预测结果。

　　学习=[(16，0.9)]

　　result=reg.predict_proba(学习)

　　Msg= 模型分数：{0}

　　复习时间为{1[0]}，效率为{1[1]}

　　你考试不及格的概率是：{2[0]}

　　你入学考试的概率是：{2[1]}

　　Sum，您将：{3}“”。格式(score，learning [0]，result [0]，如果result[0][0]0.5则为“失败”，否则为“成功”)

　　Print(msg)以上是对python中logistic回归算法的简单介绍。相信学过之后，很多人都对这个分类的计算方法感兴趣。如果想了解更多的相关方法，可以在课后找一些资料。更多python高级方向：Python高级

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