人工智能中关于逻辑回归问题
1、基于Sklearn机器学习工具或自编码实现经典逻辑回归（无正则化）、带有L1正则化和L2正则化的逻辑回归方法；并通过调整学习参数，比较其对分类精度的影响。2、数据集：Iris数据集（选择两个特征，自己划分训练集和测试集）；
3、编程语言：Python
1. 实现经典逻辑回归（无正则化）、带有L1正则化和L2正则化的逻辑回归方法
以下是使用Scikit-learn库实现经典逻辑回归、L1正则化逻辑回归和L2正则化逻辑回归的示例代码：
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data[:, :2]# 选择前两个特征
y = iris.target
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 经典逻辑回归
clf_lr = LogisticRegression(penalty='none', solver='saga')
clf_lr.fit(X_train, y_train)
# L1正则化逻辑回归
clf_lr_l1 = LogisticRegression(penalty='l1', solver='liblinear')
clf_lr_l1.fit(X_train, y_train)
# L2正则化逻辑回归
clf_lr_l2 = LogisticRegression(penalty='l2', solver='liblinear')
clf_lr_l2.fit(X_train, y_train)
# 在测试集上进行预测
y_pred_lr = clf_lr.predict(X_test)
y_pred_lr_l1 = clf_lr_l1.predict(X_test)
y_pred_lr_l2 = clf_lr_l2.predict(X_test)
# 计算分类精度
accuracy_lr = accuracy_score(y_test, y_pred_lr)
accuracy_lr_l1 = accuracy_score(y_test, y_pred_lr_l1)
accuracy_lr_l2 = accuracy_score(y_test, y_pred_lr_l2)
print("经典逻辑回归的分类精度：", accuracy_lr)
print("L1正则化逻辑回归的分类精度：", accuracy_lr_l1)
print("L2正则化逻辑回归的分类精度：", accuracy_lr_l2)
在上述代码中，首先加载Iris数据集，并选择前两个特征作为输入数据。然后，使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集。接下来，分别创建了经典逻辑回归、L1正则化逻辑回归和L2正则化逻辑回归的分类器，并使用训练集进行拟合。最后，利用测试集对模型进行预测，并计算分类精度。
2. 数据集：Iris数据集（选择两个特征，自己划分训练集和测试集）
上述示例代码已经包含了对Iris数据集的处理，选择了其中的前两个特征作为输入数据。通过使用train_test_split函数，将数据集划分为训练集和测试集。你可以根据需要调整test_size参数来设置测试集的比例。
希望以上代码和说明对你有帮助！如果有任何问题，请随时提问。
球一个最佳答案谢谢啦！这对我非常重要！{:10_254:}{:10_254:}{:10_254:} 1、基于Sklearn机器学习工具或自编码实现经典逻辑回归（无正则化）、带有L1正则化和L2正则化的逻辑回归方法；并通过调整学习参数，比较其对分类精度的影响。
经典逻辑回归（无正则化）的实现：
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data[:, :2]
y = iris.target
# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 构建逻辑回归模型
lr = LogisticRegression(penalty='none', solver='lbfgs', max_iter=1000)
# 训练模型
lr.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = lr.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = lr.score(X_test, y_test)
print("Accuracy:", accuracy)
带有L1正则化的逻辑回归方法实现：
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data[:, :2]
y = iris.target
# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 构建逻辑回归模型
lr = LogisticRegression(penalty='l1', solver='saga', max_iter=1000)
# 训练模型
lr.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = lr.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = lr.score(X_test, y_test)
print("Accuracy:", accuracy)
带有L2正则化的逻辑回归方法实现：
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data[:, :2]
y = iris.target
# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 构建逻辑回归模型
lr = LogisticRegression(penalty='l2', solver='lbfgs', max_iter=1000)
# 训练模型
lr.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = lr.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = lr.score(X_test, y_test)
print("Accuracy:", accuracy)
通过调整学习参数，比较其对分类精度的影响：
可以通过调整学习率、正则化系数等参数来影响分类精度。例如，可以使用GridSearchCV来搜索最优的参数组合：
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
# 定义参数范围
param_grid = {'penalty': ['none', 'l1', 'l2'],
'C': ,
'solver': ['lbfgs', 'saga']}
# 构建逻辑回归模型
lr = LogisticRegression(max_iter=1000)
# 使用GridSearchCV搜索最优参数
grid_search = GridSearchCV(estimator=lr, param_grid=param_grid, cv=5, n_jobs=-1)
grid_search.fit(X_train, y_train)
# 输出最优参数和准确率
print("Best parameters:", grid_search.best_params_)
print("Accuracy:", grid_search.best_score_)
2、数据集：Iris数据集（选择两个特征，自己划分训练集和测试集）；
加载数据集并选择两个特征：
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data[:, :2]
y = iris.target
# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
自己划分训练集和测试集，可以使用train_test_split函数。
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