无锡seo网站排名优化,建筑公司注册,番禺南浦岛,装修案例图这段代码是一个完整的示例#xff0c;展示了如何使用逻辑回归对鸢尾花数据集进行训练、保存模型#xff0c;并允许用户输入数据进行预测。以下是对这段代码的总结#xff1a;功能#xff1a; 这段代码演示了如何使用逻辑回归对鸢尾花数据集进行训练#xff0c;并将训练好的…这段代码是一个完整的示例展示了如何使用逻辑回归对鸢尾花数据集进行训练、保存模型并允许用户输入数据进行预测。以下是对这段代码的总结功能 这段代码演示了如何使用逻辑回归对鸢尾花数据集进行训练并将训练好的模型保存到文件中。然后它允许用户输入新的鸢尾花特征数据使用保存的模型进行预测并输出预测结果。
步骤概述 加载数据和预处理 使用 Scikit-Learn 中的 datasets 模块加载鸢尾花数据集并提取前两个特征。然后划分数据集为训练集和测试集并对特征数据进行标准化处理。 训练和保存模型 创建逻辑回归模型并在训练集上训练模型。训练完成后使用 joblib 库将训练好的模型保存到文件中。 预测 使用保存的模型接受用户输入的鸢尾花特征数据花萼长度和花萼宽度将其组织成特征向量然后进行预测。 结果输出 根据预测结果输出对应的分类标签指示预测的鸢尾花属于 Setosa 类别还是非 Setosa 类别Versicolor 或 Virginica。
使用方法 运行代码后它会首先训练模型并将其保存。然后你可以输入新的鸢尾花特征数据以进行预测系统将输出预测结果。
注意事项 这个示例使用了 joblib 库来保存和加载模型你也可以使用其他库如 pickle。此外这个示例演示了逻辑回归在一个简单数据集上的应用实际应用中可能需要更多的数据处理、模型调优和评估步骤。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score
import joblib # 用于保存和加载模型
def train_logistic_regression():# 加载鸢尾花数据集iris datasets.load_iris()# 只使用前两个特征以方便可视化X iris.data[:, :2] # 将标签转换为二分类问题y (iris.target ! 0).astype(int) # 划分数据集为训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test train_test_split(X, y, test_size0.2, random_state42)# 特征标准化scaler StandardScaler()X_train scaler.fit_transform(X_train)X_test scaler.transform(X_test)# 创建逻辑回归模型model LogisticRegression()# 在训练集上训练模型model.fit(X_train, y_train)# 保存训练好的模型joblib.dump(model, logistic_regression_model.pkl)def predict_with_saved_model():# 加载保存的模型model joblib.load(logistic_regression_model.pkl)# 用户输入特征数据sepal_length float(input(Enter sepal length: ))sepal_width float(input(Enter sepal width: ))input_data np.array([[sepal_length, sepal_width]])# 进行预测prediction model.predict(input_data)if prediction[0] 0:print(Predicted class: Setosa)else:print(Predicted class: Non-Setosa (Versicolor or Virginica))# 训练模型并保存
train_logistic_regression()# 使用保存的模型进行预测
predict_with_saved_model()
输出结果Enter sepal length: 5 Enter sepal width: 7 Predicted class: Non-Setosa (Versicolor or Virginica)
备注在这个示例中sepal length花萼长度和 sepal width花萼宽度是用于输入的特征。这些特征是鸢尾花数据集中的两个测量值。这些测量值的单位是厘米cm。
对于鸢尾花数据集中的这两个特征以下是一些参考值范围
sepal length: 大约为 4.3 至 7.9 厘米。 sepal width: 大约为 2.0 至 4.4 厘米。 请注意这些参考值是基于鸢尾花数据集的统计信息并且会根据具体数据而有所变化。当你输入新的花萼长度和花萼宽度值进行预测时请确保输入的值在合理的范围内。
