[2019计算机视觉]——贪心学院 学习笔记 【实验】2.1 使用逻辑函数 完成对购车的预测

问题引入

对已知年龄x1，年收入x2，得到是否买车y。其中是否买车1表示是，0表示1

数据格式

年龄	年收入	是否买车
20	3	0
23	7	1
31	10	1
42	13	1
50	7	0
60	5	0
28	8	?(要预测的)

解决方法

1. 使用sklearn中的线性模型

sklearn是机器学习算法库
将上面的数据格式化输入

from sklearn import linear_model
X = [[20, 3],
    [23, 7],
    [31, 10],
    [42, 13],
    [50, 7],
    [60, 5]]
y = [0, 1, 1, 1, 0, 0]

2. 创建逻辑回归对象

lr = linear_model.LogisticRegression()

3. 训练回归模型

lr.fit(X, y)

运行结果：

LogisticRegression(C=1.0, class_weight=None, dual=False,
fit_intercept=True,
intercept_scaling=1, max_iter=100, multi_class=‘ovr’, n_jobs=1,
penalty=‘l2’, random_state=None, solver=‘liblinear’, tol=0.0001,
verbose=0, warm_start=False)

4. 使用训练好的模型进行预测

testX = [[28, 8]]
label = lr.predict(testX)
print("Logit预测类别:", label)

prob = lr.predict_proba(testX)
print("概率:", prob)

运行结果：

Logit预测类别: [1]
概率: [[0.14694811 0.85305189]]