Logistics回归数据集（testSet.txt）《机器学习实战》【美】Peter Harrington python3.6+pycharm完美实现代码
2024-05-07 14:31:19
若你需要 这个数据集，直接新建一个.txt文件，将这里的数据全部拷贝过去即可，下面为
这本书《机器学习实战》【美】Peter Harrington 第五章 Logistics 回归 使用的数据集 testSet.txt 的全部数据：
-0.017612 14.053064 0
-1.395634 4.662541 1
-0.752157 6.538620 0
-1.322371 7.152853 0
0.423363 11.054677 0
0.406704 7.067335 1
0.667394 12.741452 0
-2.460150 6.866805 1
0.569411 9.548755 0
-0.026632 10.427743 0
0.850433 6.920334 1
1.347183 13.175500 0
1.176813 3.167020 1
-1.781871 9.097953 0
-0.566606 5.749003 1
0.931635 1.589505 1
-0.024205 6.151823 1
-0.036453 2.690988 1
-0.196949 0.444165 1
1.014459 5.754399 1
1.985298 3.230619 1
-1.693453 -0.557540 1
-0.576525 11.778922 0
-0.346811 -1.678730 1
-2.124484 2.672471 1
1.217916 9.597015 0
-0.733928 9.098687 0
-3.642001 -1.618087 1
0.315985 3.523953 1
1.416614 9.619232 0
-0.386323 3.989286 1
0.556921 8.294984 1
1.224863 11.587360 0
-1.347803 -2.406051 1
1.196604 4.951851 1
0.275221 9.543647 0
0.470575 9.332488 0
-1.889567 9.542662 0
-1.527893 12.150579 0
-1.185247 11.309318 0
-0.445678 3.297303 1
1.042222 6.105155 1
-0.618787 10.320986 0
1.152083 0.548467 1
0.828534 2.676045 1
-1.237728 10.549033 0
-0.683565 -2.166125 1
0.229456 5.921938 1
-0.959885 11.555336 0
0.492911 10.993324 0
0.184992 8.721488 0
-0.355715 10.325976 0
-0.397822 8.058397 0
0.824839 13.730343 0
1.507278 5.027866 1
0.099671 6.835839 1
-0.344008 10.717485 0
1.785928 7.718645 1
-0.918801 11.560217 0
-0.364009 4.747300 1
-0.841722 4.119083 1
0.490426 1.960539 1
-0.007194 9.075792 0
0.356107 12.447863 0
0.342578 12.281162 0
-0.810823 -1.466018 1
2.530777 6.476801 1
1.296683 11.607559 0
0.475487 12.040035 0
-0.783277 11.009725 0
0.074798 11.023650 0
-1.337472 0.468339 1
-0.102781 13.763651 0
-0.147324 2.874846 1
0.518389 9.887035 0
1.015399 7.571882 0
-1.658086 -0.027255 1
1.319944 2.171228 1
2.056216 5.019981 1
-0.851633 4.375691 1
-1.510047 6.061992 0
-1.076637 -3.181888 1
1.821096 10.283990 0
3.010150 8.401766 1
-1.099458 1.688274 1
-0.834872 -1.733869 1
-0.846637 3.849075 1
1.400102 12.628781 0
1.752842 5.468166 1
0.078557 0.059736 1
0.089392 -0.715300 1
1.825662 12.693808 0
0.197445 9.744638 0
0.126117 0.922311 1
-0.679797 1.220530 1
0.677983 2.556666 1
0.761349 10.693862 0
-2.168791 0.143632 1
1.388610 9.341997 0
0.317029 14.739025 0 代码如下：
#!/usr/bin/env python
# _*_coding:utf-8 _*_
#@Time :2018/4/1 17:24
#@Author :niutianzhuang
#@FileName: test_Logistic Regression_trainning the model.py
#@Software: PyCharm
#Initializing and training the model
#所采用的官方的数据集（共100个样本），包含了两个特征X1和X2,以及第0维特征X0,故dataMatIn存放的是100*3的矩阵import matplotlib.pyplot as plt
from numpy import *#加载数据集
def loadDataSet():'''数据集的前两个值分别为X1和X2,第三个值是数据对应的类别标签，为了方便计算，把X0的值设置成了1.0'''dataMat = []labelMat = []fr = open('C:/Users/cjz/Desktop/testSet（logistics regression 数据集）.txt') #打开logistics regression 数据集）.txt文件 # 一定要输入正确的数据集文件所在的地址目录for line in fr.readlines(): #逐行读取lineArr = line.strip().split()dataMat.append([1.0, float(lineArr[0]), float(lineArr[1])]) #因为线性回归化式为 H(x) = W0 + W1*X1 + W2*X2即为 (W0, W1, W2)*(1, X1, X2),# 其中 (W0, W1, W2) 即为所求回归系数 W。 为了方便计算, 读出 X1, X2 后要在前面补上一个 1.0labelMat.append(int(lineArr[2]))return dataMat, labelMat#分类器的分类（转换）函数
def sigmoid(inX):return 1.0 / (1 + exp(-inX)) ##计算 sigmoid 函数#梯度上升算法，用来计算出最佳回归系数
def gradAscent(dataMatIn, classLabels):'''第一个参数是2维数组，每列代表每个不同特征，每行代表每个训练样本第二个参数是类别标签，1*100的行向量，为便于计算，将其转换为列向量，即进行转置，并赋值给labelMat'''dataMatrix = mat(dataMatIn) # convert to NumPy matrix 获得输入数据并将其转换为Numpy矩阵数据类型labelMat = mat(classLabels).transpose() # convert to NumPy matrix 获得输入数据并将其转换为Numpy矩阵数据类型m, n = shape(dataMatrix) #shape函数是numpy.core.fromnumeric中的函数，它的功能是查看矩阵或者数组的维数alpha = 0.001 #步长，向函数增长最快的方向的移动量，即学习率maxCycles = 500 #迭代次数weights = ones((n, 1)) #生成n行一列的元素为1的矩阵赋给weihts，即回归系数初始化为1#循环 maxCycles次, 每次都沿梯度向真实值 labelMat 靠拢for k in range(maxCycles): # heavy on matrix operationsh = sigmoid(dataMatrix * weights) # matrix multiplication 矩阵相乘 包含了300次的乘积error = (labelMat - h) # vector subtraction 向量减法，计算真实类别与预测类别的差值，h是一个列向量，列向量的元素个数等于样本数，即为100weights = weights + alpha * dataMatrix.transpose() * error # matrix multiplication 矩阵相乘，dataMatrix.transpose()* error 就是梯度f(w)，按照该差值的方向调整回归系数return weights#输出运用梯度上升优化算法后得到的最理想的回归系数的值
def GetResult():dataMat, labelMat = loadDataSet()weights = gradAscent(dataMat, labelMat)print(weights)plotBestFit(weights)#画出数据集和Logistic回归最佳拟合直线
def plotBestFit(weights):#画点dataMat, labelMat = loadDataSet()dataArr = array(dataMat)n = shape(dataArr)[0]xcord1 = []ycord1 = []xcord2 = []ycord2 = []for i in range(n):if int(labelMat[i]) == 1:xcord1.append(dataArr[i, 1])ycord1.append(dataArr[i, 2])else:xcord2.append(dataArr[i, 1])ycord2.append(dataArr[i, 2])fig = plt.figure()ax = fig.add_subplot(111)ax.scatter(xcord1, ycord1, s=30, c='red', marker='s')ax.scatter(xcord2, ycord2, s=30, c='green')# 画线x = arange(-3.0, 3.0, 0.1)y = (0.48 * x + 4.12414) / (0.616)# y = (-weights[0]-weights[1]*x)/weights[2]ax.plot(x, y)plt.xlabel('X1')plt.ylabel('X2')plt.show() #显示if __name__ == '__main__':GetResult()结果如图：
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