关于经典机器学习算法的一个总结

分类和回归

我们分为这两个方面来总结：

分类算法：

Perceptron
Logistic Regression（不用标准化处理）

Perceptron

from sklearn.linear_model import Perceptron

分类用到的准确度计算

from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy_score(y_test,y_pred)

Logistic

from sklearn.linear_model import LogisticRegressionX_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y,random_state=666)
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
log_reg = LogisticRegression()  # 引入逻辑回归模型
log_reg.fit(X_train, y_train)    # 用整个数据集进行训练
y_pre = log_reg.predict(X_test)# 这里需要解释一下，它和上面的accuracy_score其实就是一回事
log_reg.score(X_test,y_test)
accuracy_score(y_test,y_pre)  # 它和上面的结果其实是相等的# 属于各个类别的概率
log_reg.predict_proba(X[:,:])  # 预测每个样本分别属于哪一类的概率

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