ロジスティック回帰とはPythonとsklearn

ロジスティック回帰とは

ロジスティック回帰は、分類問題で使われる。

ロジット関数とシグモイド関数

勉強し直します。

sklearnでロジスティック回帰

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
X = load_iris().data
y = load_iris().target

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=1)

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

lr = LogisticRegression()
lr.fit(X_train, y_train)
from sklearn.metrics import accuracy_score
print(accuracy_score(lr.predict(X_test),y_test))

accuracy score

0.89というスコアになった。