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python的五大特點是什么

python的五大特點：1.簡單易學，開發(fā)程序時，專注的是解決問題,而不是搞明白語言本身。2.面向對象，與其他主要的語言如C++和Java相比, Python以一種非常強大又簡單的方式實現(xiàn)面向對象編程。3.可移植性，Python程序無需修改就可以在各種平臺上運行。4.解釋性，Python語言寫的程序不需要編譯成二進制代碼,可以直接從源代碼運行程序。5.開源，Python是 FLOSS(自由/開放源碼軟件)之一。

1.說明

邏輯回歸簡稱LR，能夠將特征輸入集合轉化為0和1這兩類的概率。我們可以簡單的把邏輯回歸所要解決的問題理解為“分類”問題，在分類問題中最為簡單的為二分類，即我們只需要把一組數(shù)據(jù)分為兩類即可。而在二分類問題中，最為簡單的又屬“線性分類”，即我們只需要用一條直線即可將兩類數(shù)據(jù)分開。

2.優(yōu)點

計算代價不高，易于理解和實現(xiàn)。

3.缺點

容易欠擬合，分類精度不高。

4.使用數(shù)據(jù)

數(shù)值型和標稱型。

5.實例

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# 復習情況，格式為[時長，效率]
x_train=[(0,0),(7,0.9),(15,0.4),(13,0.9),(15,0.4),(16,0.4),(16,0.8),(15,0.7),(17,0.2),(7.5,0.8),(17,0.9),(18,0.1),(18,0.6),(18,0.8)]
y_train=[0,0,0,1,0,0,1,1,0,1,1,0,1,1] #0考不上，1考得上
# 創(chuàng)建并訓練邏輯回歸模型
reg=LogisticRegression()
reg.fit(x_train,y_train)
# 測試模型
x_test=[(3,0.1),(8,0.3),(7,0.2),(4,0.2),(4,0.4)]
y_test=[0,0,0,0,0]
score=reg.score(x_test,y_test)
# 預測并輸出預測結果
learning=[(16,0.9)]
result=reg.predict_proba(learning)
msg='''模型得分：{0}
復習時長為：{1[0]},效率為：{1[1]}
您考不上的概率為：{2[0]}
您考的上的概率為：{2[1]}
總和判斷，您會：{3}'''.format(score,learning[0],result[0],'考不上'if result[0][0]>0.5 else "考得上")
print(msg)

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