Logistic Regression

The data

我们将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取。假设你是一个大学系的管理员，你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会。你有以前的申请人的历史数据，你可以用它作为逻辑回归的训练集。对于每一个培训例子，你有两个考试的申请人的分数和录取决定。为了做到这一点，我们将建立一个分类模型，根据考试成绩估计入学概率。

#导入三大件import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inlineimport ospath = 'data' + os.sep + 'LogiReg_data.txt'pdData = pd.read_csv(path, header = None, names = ['Exam 1', 'Exam 2', 'Admitted'])#查看通过申请和没有通过申请的数据的两项特征指标分布positive = pdData[pdData['Admitted'] == 1]negative = pdData[pdData['Admitted'] == 0]fig,ax = plt.subplots(figsize = (10,5))ax.scatter(postive['Exam 1'], positive['Exam 2'], s = 30, c = 'b', marker = 'o', label = 'Admitted')ax.scatter(negative['Exam 1'], negative['Exam 2'], s = 30, c = 'r', marker = 'x', label = 'Not Admitted')ax.legend()ax.set_xlabel('Exam 1 Score')ax.set_ylabel('Exam 2 Score')

The logistic regression

目标：建立分类器（求解出三个参数

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