逻辑回归是二分类吗

好的，针对您的问题，我可以给出以下的 Python 代码来

：

 from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.linear_model import Logistic Regression from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score  # 加载iris数据集 iris = load_iris()  # 只选取前两个特征和前100个样本，进行 二分类 X = iris.data[:100, :2] y = iris.target[:100]  # 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)  # 创建并训练 逻辑回归 模型 lr = Logistic Regression () lr.fit(X_train, y_train)  # 预测测试集结果 y_pred = lr.predict(X_test)  # 计算 模型 准确率 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(" 模型 准确率：", accuracy) 

以上代码中，我们首先使用 `load_iris()` 函数加载iris数据集，然后只选取前两个特征和前100个样本，进行

。接着使用 `train_test_split()` 函数将数据集划分成训练集和测试集。然后创建一个 `

`

，并使用训练集数据进行训练。最后使用测试集数据进行预测并计算

准确率。

需要注意的是，以上代码中的

只是为了演示

的使用方法，并非iris数据集的标准用法。如果您想要使用iris数据集进行分

任务，建议采用全部三个特征并进行

任务。

版权声明：

本文来源网络，所有图片文章版权属于原作者，如有侵权，联系删除。

本文网址：https://www.mushiming.com/mjsbk/6343.html