机器学习实战：Python基于Logistic逻辑回归进行分类预测（一）

在机器学习中，逻辑回归是一种广泛使用的分类方法。它通过拟合一个逻辑函数来预测一个二元分类的结果。在Python中，我们可以使用scikit-learn库轻松地实现逻辑回归。在本系列文章中，我们将逐步介绍如何使用Python和scikit-learn库实现基于Logistic逻辑回归的分类预测。
一、导入所需的库
在开始之前，我们需要导入一些必要的库。我们将使用numpy来处理数组和矩阵运算，使用pandas来处理数据帧，并使用matplotlib进行数据可视化。scikit-learn库则用于实现逻辑回归。

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn import metrics

二、加载数据
我们将使用Iris数据集作为示例数据。这个数据集包含了150个样本，每个样本有四个特征（萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度）和一个标签（花的种类）。我们将使用前两个特征作为输入特征，标签作为输出特征。

data = pd.read_csv('iris.csv')
X = data[['sepal_length', 'sepal_width']]  # 输入特征
Y = data['species']  # 输出特征

三、数据预处理
在训练模型之前，我们需要对数据进行一些预处理。首先，我们需要将分类标签转换为数值形式，以便于模型训练。然后，我们需要将数据划分为训练集和测试集。

# 将分类标签转换为数值形式
Y = pd.factorize(Y)[0]
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.2, random_state=42)

四、训练模型
现在，我们可以使用训练数据来训练逻辑回归模型了。我们将使用默认的参数初始化模型，然后使用训练数据拟合模型。

# 初始化模型
model = LogisticRegression(random_state=42)
# 拟合模型
model.fit(X_train, Y_train)

五、评估模型性能
训练好模型后，我们需要评估它的性能。我们可以通过计算模型的准确率、精确度、召回率和F1分数等指标来评估模型的性能。在scikit-learn库中，我们可以使用metrics模块提供的函数来计算这些指标。

# 预测测试集结果
Y_pred = model.predict(X_test)
# 计算评价指标
a = metrics.accuracy_score(Y_test, Y_pred)
p = metrics.precision_score(Y_test, Y_pred)
r = metrics.recall_score(Y_test, Y_pred)
f1 = metrics.f1_score(Y_test, Y_pred)
pprint('Accuracy: {:.2f}%'.format(a * 100))
pprint('Precision: {:.2f}%'.format(np * 100))
pprint('Recall: {:.2f}%'.format(r * 100))
pprint('F1 Score: {:.2f}%'.format(f1 * 100))