Logistic Regression 逻辑回归

参考李航《统计学习方法》第六章

1. 源代码

• code\binary_logistic_gression.py

  • 说明：二分类逻辑回归代码实现
  • 数据集：data\Magic Dataset.txt
  • 十次测试平均准确度：0.790

• code\multi_logistic_gression.py

  • 说明：多分类逻辑回归代码实现
  • 数据集：data\ecoli-3c.txt
  • 十次测试平均准确度：0.882

2. 文档说明

• 可以参考博客，理论推导过程都在上面写得很详细啦

3. 数据集

数据集格式N+1类型就可以直接用，模型要求的类标用123数字化表示，数据格式由prepare_data_x_y()函数控制。

• data\ecoli-3c.txt
  • 大肠杆菌数据集，来源以及详细说明
  • 属性数量：8
  • 类别数量：5
  • 作用：多分类任务测试数据集
• data\Magic Dataset.txt
  • Gamma粒子数据集，来源以及详细说明
  • 属性数量：10
  • 类别数量：2
  • 作用：二分类任务测试数据集