认识达内从这里开始

同样地在这篇文章中，我们将基于python实现逻辑回归分析模型解决二元分类任务。我们主要集中于逻辑回归分析的实现，其背景概念在《深入剖析逻辑回归分析模型》这篇文章进行了阐明。

泡一杯咖啡或者茶，在我们继续深入前先认真了解下面背景知识：

深入剖析逻辑回归分析

深入剖析多项式逻辑回归分析算法

Softmax和S型函数的重要区别

现在看一下这篇文章中的主要脉路。

内容表

什么是二元分类

逻辑回归分析简介

基于python建立逻辑回归分析模型

二元分类问题

数据集描述

生成用于建模和测试的数据

要素选择

分割训练数据并测试数据集

理解训练数据

基于Python采用机器学习实现逻辑回归分析

逻辑回归分析模型准确度计算

什么是二元分类

二元分类是采用监督分类算法实现二元目标分类，二元目标是指仅有2个或2类目标。为了对二元分类有个清晰的认识，我们首先考虑一下以下几种二元分类问题：

识别图像中的动物是否是猫

目标：是否为猫

预测选民会投票给比尔?克林顿或者鲍勃?多尔

目标：比尔?克林顿或者鲍勃?多尔

预测明天是否会下雨

目标：明天是雨天还是晴天

希望通过上述的分类问题，读者们对二元分类问题已经有了清楚的认识。

逻辑回归简介

二元分类是采用监督分类算法实现二元目标分类，二元目标是指仅有2个或2类目标。逻辑回归算法是用于二元分类问题的简单的分类算法，同时它也可以用于解决多类分类问题。简而言之，逻辑回归模型主要通过Softmax和S型函数选取要素并计算概率。S型函数主要用于二元分类问题，而Softmax函数主要用于多类分类问题。

然后，通过计算概率可以找到目标类。总之，我们将高概率类当作目标类。

通过上面的描述，读者们应该已经了解逻辑回归分析算法。如果你是初次接触逻辑回归算法，请先阅读《深入剖析逻辑回归分析模型》这篇文章。

基于Python建立逻辑回归分析模型

采用Python建立逻辑回归模型，我们将会使用Python包Scikit-learn。我们会遵循下面的工作流来实现逻辑回归模型：

加载数据集

分析数据

分割训练数据并测试数据集

使用训练数据集模拟逻辑回归模型

基于训练数据计算训练模型准确度

基于测试数据计算模型准确度

我们将会按照上述的流程来建立回归分析模型，从而解决二元分类问题，先看看我们需要解决的问题。

我们将要建立逻辑回归模型，来预测选民将会选谁。考虑到具体细节：

选民会投票给比尔·克林顿么？

选民会投票给鲍勃·多尔？

数据集描述

这里使用的数据集是1996年美国总统选举数据，稍后我们会浏览数据集中的所有要素。在这之前，我先对这次选举做一个简短的总结。

1996年美国总统大选简介

美国第53届总统选举在1996年12月5日举行

候选人：

1.比尔·克林顿

2.鲍勃·多尔

3.罗斯·佩罗

比尔?克林顿以49.2%的得票率赢得此次选举

想要对此次选举有更多了解么？你可以阅读维基百科中《美国总统选举》这篇文章。

Pandas是用于数据分析的python包。在逻辑回归分类器的建模处理过程中，我们首先要将数据集（CSV格式）导入至pandas数据框架中，然后就可以轻松对数据集进行处理。

Numpy主要用于矩阵计

Plotly用于数据集的可视化我们需要sign_in导入你的plotly凭据，当创建一个账户后就可以在你的plotly账户中找到你的凭据Sklearn用于机器学习算法建模

1.train_test_split函数可以分割训练数据并测试数据集

2.LogisticRegression函数用于逻辑回归分类器建模

3.metrics函数用于计算分类器准确度