【logistic分類(lèi)】基于邏輯回歸logistic實(shí)現(xiàn)多輸入單輸出多分類(lèi)附matlab代碼
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本文將介紹如何使用邏輯回歸(logistic regression)實(shí)現(xiàn)多輸入單輸出多分類(lèi)算法。邏輯回歸是一種常用的分類(lèi)算法，可用于二分類(lèi)和多分類(lèi)問(wèn)題。在本文中，我們將重點(diǎn)關(guān)注多分類(lèi)問(wèn)題。
多分類(lèi)問(wèn)題是指需要將數(shù)據(jù)分為三類(lèi)或更多類(lèi)別的問(wèn)題。例如，我們要將一組花的數(shù)據(jù)分為三類(lèi)：山鳶尾、變色鳶尾和維吉尼亞鳶尾。在這種情況下，我們需要使用多分類(lèi)算法。
邏輯回歸是一種基于概率的分類(lèi)算法，它可以將輸入數(shù)據(jù)映射到一個(gè)概率值，該概率值表示該數(shù)據(jù)屬于某個(gè)類(lèi)別的概率。在多分類(lèi)問(wèn)題中，我們需要將邏輯回歸擴(kuò)展到多個(gè)類(lèi)別。我們可以使用“一對(duì)多”(one-vs-all)方法來(lái)實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)。
一對(duì)多方法是指將每個(gè)類(lèi)別分別與其他類(lèi)別進(jìn)行比較。例如，在我們的山鳶尾、變色鳶尾和維吉尼亞鳶尾的例子中，我們可以將山鳶尾與變色鳶尾和維吉尼亞鳶尾分別進(jìn)行比較。我們可以使用邏輯回歸來(lái)計(jì)算每個(gè)類(lèi)別與其他類(lèi)別的概率值。
下面是使用邏輯回歸實(shí)現(xiàn)多輸入單輸出多分類(lèi)算法的步驟：
收集數(shù)據(jù)
首先，我們需要收集數(shù)據(jù)。我們可以使用已有的數(shù)據(jù)集，也可以自己創(chuàng)建數(shù)據(jù)集。在本例中，我們將使用鳶尾花數(shù)據(jù)集。
準(zhǔn)備數(shù)據(jù)
在準(zhǔn)備數(shù)據(jù)時(shí)，我們需要將數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和測(cè)試集。訓(xùn)練集用于訓(xùn)練模型，測(cè)試集用于測(cè)試模型的性能。我們還需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，以便在模型訓(xùn)練期間獲得更好的結(jié)果。
訓(xùn)練模型
在訓(xùn)練模型時(shí)，我們需要使用邏輯回歸算法。我們可以使用Python中的sklearn庫(kù)來(lái)實(shí)現(xiàn)邏輯回歸算法。我們需要使用“一對(duì)多”方法來(lái)處理多分類(lèi)問(wèn)題。在訓(xùn)練期間，我們需要調(diào)整模型的參數(shù)，以便獲得最佳結(jié)果。
測(cè)試模型
在測(cè)試模型時(shí)，我們需要使用測(cè)試集來(lái)評(píng)估模型的性能。我們可以使用混淆矩陣來(lái)評(píng)估模型的準(zhǔn)確性?；煜仃囀且粋€(gè)表格，用于顯示模型預(yù)測(cè)的結(jié)果與實(shí)際結(jié)果之間的關(guān)系。
使用模型
在使用模型時(shí)，我們可以將新的數(shù)據(jù)輸入到模型中，以獲得該數(shù)據(jù)屬于哪個(gè)類(lèi)別的概率值。
總結(jié)
本文介紹了如何使用邏輯回歸實(shí)現(xiàn)多輸入單輸出多分類(lèi)算法。我們使用“一對(duì)多”方法來(lái)處理多分類(lèi)問(wèn)題。通過(guò)收集數(shù)據(jù)、準(zhǔn)備數(shù)據(jù)、訓(xùn)練模型、測(cè)試模型和使用模型這五個(gè)步驟，我們可以成功地實(shí)現(xiàn)多分類(lèi)算法。邏輯回歸是一種常用的分類(lèi)算法，可以用于二分類(lèi)和多分類(lèi)問(wèn)題。在實(shí)際應(yīng)用中，我們可以根據(jù)具體情況選擇適合的分類(lèi)算法來(lái)解決問(wèn)題。
?? 部分代碼
%% ?清空環(huán)境變量warning off ? ? ? ? ? ? % 關(guān)閉報(bào)警信息close all ? ? ? ? ? ? ? % 關(guān)閉開(kāi)啟的圖窗clear ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空變量clc ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空命令行%% ?導(dǎo)入數(shù)據(jù)res = xlsread('數(shù)據(jù)集.xlsx');%% ?劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%% ?數(shù)據(jù)歸一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test ?= mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test ?= ind2vec(T_test );
?? 運(yùn)行結(jié)果
?? 參考文獻(xiàn)
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