如何计算逻辑回归的预测准确度?

machine learningpythondata analysis

逻辑回归是一种统计方法，用于检查因变量与一个或多个自变量之间的联系。它是一种回归分析形式，常用于因变量为二进制(即仅取两个值)时的分类任务。找到独立因素与因变量取某个值的可能性之间的联系是逻辑回归的目的。

由于它使我们能够根据独立变量的值预测事件发生的可能性，因此逻辑回归是数据分析和机器学习中的重要工具。它通常用于预测结果至关重要的行业，包括医疗保健、金融和营销。

逻辑回归模型对结果的预测准确性是该模型性能的关键指标。准确度得分显示所有预测中正确的比例与总猜测数的关系。准确度等级越高，模型提供的预测就越准确；相反，当模型的准确度较低时，其产生的预测会更加不准确。在这篇文章中，我们将研究如何评估逻辑回归的预测准确性。

计算逻辑回归的预测准确性

这是一个示例 Python 程序，它使用 scikit-learn 模块使用来自真实数据集的数据确定逻辑回归的预测准确性 -

要计算逻辑回归的预测准确性，我们将遵循以下步骤 -

首先，我们将从 sklearn 导入所有必要的模块。
然后我们将加载数据集。
将数据分成训练集和测试集。
然后，我们将创建一个逻辑回归模型。
最后，我们将预测测试集的准确率。

在此示例中，我们首先使用 scikit-learn load breast cancer 方法加载乳腺癌数据集。随后，我们使用 train test split 函数将数据集划分为训练集和测试集。下一步是使用 LogisticRegression 类生成逻辑回归模型，然后使用 fit 方法将其拟合到训练集数据。然后，使用 scikit-learn accuracy score 函数对测试数据进行处理并利用预测方法进行预测，从而确定预测准确率。最后，我们将预测准确率输出到控制台。

示例

# 导入必要的库
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载乳腺癌数据集
data = load_breast_cancer()

# 将数据集拆分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.3, random_state=42)

# 创建逻辑回归模型
lr = LogisticRegression()

# 在训练数据上拟合模型
lr.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测数据
y_pred = lr.predict(X_test)

# 计算预测准确度
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

# 打印预测准确度
print("预测准确度:", accuracy)