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  • 第7次作业

    1.逻辑回归是怎么防止过拟合的?为什么正则化可以防止过拟合?

      1.增加样本量,适用任何模型。

      2.使用正则化:L1、L2正则化

      3.特征选择,检查选取的特征,将一些不重要的特征去除降低模型复杂度;

      4.逐步回归

    2.用logiftic回归来进行实践操作,数据不限。

    用logiftic回归来预测肺癌的得病情况:

    from sklearn.model_selection import train_test_split
    from sklearn.preprocessing import StandardScaler
    import pandas as pd
    import numpy as np

    # (1)加载breast-cancer-wisconsin数据,并划分训练集与测试集。
    data = pd.read_csv('./data/breast-cancer-wisconsin.csv')

    #数据处理
    data = data.replace(to_replace='?',value = np.nan)
    data = data.dropna()

    #分割数据
    x = data.iloc[:,1:10]
    y = data.iloc[:,10]

    x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2, random_state=5)
    # (2)训练模型,并计算训练数据集的评分数据和测试数据集的评分数据,以及查看测试样本中预测正确的个数。
    from sklearn.linear_model import LogisticRegression
    from sklearn.metrics import classification_report

    #标准化处理
    std = StandardScaler()
    x_train = std.fit_transform(x_train)
    x_test = std.transform(x_test)

    lg = LogisticRegression()
    lg.fit(x_train, y_train)
    y_pre = lg.predict(x_test)
    print('训练数据集的评分:', lg.score(x_train, y_train))
    print('测试数据集的评分:', lg.score(x_test, y_test))
    print('预测个数:', x_test.shape[0])
    print('预测正确个数:', x_test.shape[0] * lg.score(x_test, y_test))
    print("召回率", classification_report(y_test, y_pre))

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