上面我们已经把逻辑回归的公式,以及,公式对应的图形都画画出来了,然后我们再来看看

如何用代码实现

可以看到上面是代码,咱们自己去写一下

import numpy as np

from sklearn.linear_model import LogistieRegression

from sklearn import datasets

# 训练数据和测试数据拆分

from sklearn.model_election import train_test_split

X,y=datasets.load_iris(return_X_y=True) 获取莺尾花数据集的X,y数据

cond=y!=2 #过滤数据：类别是2,过滤掉 ,  这个意思就是如果y不等于2 ,那么就是y数据,其实就是只获取y不是2的部分的数据,因为我们处理的是2分类问题,所以这里就把数据归为2种了

X=X[cond]  这里就是不等于2就是true对吧,也就是获取y不是2,的部分数据的下标对应的x

y=y[cond] 

y

然后打印出y看看数据.

X, y &