python实现逻辑回归-清风数学建模-二分类水果数据

所用数据

👉👉👉二分类水果数据
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1.数据预处理

可以看到有4个特征，2种分类结果，最后4个没有分类结果的数据是拿来预测的

# 1. 数据预处理
import pandas as pd
df = pd.read_excel('oridata/二分类水果数据.xlsx',usecols=lambda col:col!='ID') #不读入第一列ID
df_willpred = df[df['fruit_name'].isnull()].drop(columns='fruit_name') #把要预测的对象拆分出来（最后4个）
df = df[~df['fruit_name'].isnull()] #去除最后4个数据
X = df.drop(columns='fruit_name') # 取出4列feature
Y = df['fruit_name'] # 取出target

X（特征）
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…

Y（target）

2. 数据可视化

# 2. 可视化数据
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
## 不同特征组合对于不同类别的花的散点分布
sns.pairplot(data=df,hue='fruit_name')# 参数详解：data-数据集，hue-数据集中的目标变量
plt.show()

## 特征箱型图
column_name=list(X.columns)
fig,axes=plt.subplots(2,2,figsize=(10, 5))
idx=0
for i in range(2):
    for j in range(2):
        sns.boxplot(data=df,x='fruit_name',y=column_name[idx],palette='pastel',ax=axes[i,j])
        # 参数详解：data-数据集，x，y-从数据集中取横坐标、纵坐标，palette-调色，ax-子图位置坐标
        idx+=1
plt.show()

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3. 划分test和train

# 3. 划分test和train
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.2,random_state=111)
 #参数详解：test_size：用多少样本量做测试集，random_state：随便取数，只是为了每一次运行结果都相同

4.模型搭建

# 4. 模型搭建
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
model = LogisticRegression(solver='liblinear',random_state=111) # 初始化模型，sovler为求解器类型,,random_state同上
model.fit(X_train, Y_train) # 训练

5. 模型分类结果和准确率

# 5. 模型分类结果和准确率
## 查看test的分类结果
Y_test_pred = model.predict(X_test)
Y_pred_proba = model.predict_proba(X_test)
Y_train_pred=model.predict(X_train)
tmp = pd.DataFrame()
tmp['Y_test'] = list(Y_test[:20]) #[:20] 只是保证每一列个数相等
tmp['Y_pred_proba'] = list(Y_pred_proba[:20])
tmp['Y_test_pred'] = list(Y_test_pred[:20])

## 模型准确率
from sklearn.metrics import accuracy_score
print("train分类准确率：",accuracy_score(Y_train_pred, Y_train))
print("test分类准确率：",accuracy_score(Y_test_pred, Y_test))

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6. 预测分类

# 6. 预测分类
print(model.predict(df_willpred))

最后四个预测结果：
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7. 计算混淆矩阵

# 7. 混淆矩阵
from sklearn.metrics import  confusion_matrix
confusion_matrix_res=confusion_matrix(Y_test,Y_test_pred)
sns.heatmap(data=confusion_matrix_res,annot=True,cmap='Blues')
plt.show()

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完整代码

# 1. 数据预处理
import pandas as pd
df = pd.read_excel('oridata/二分类水果数据.xlsx',usecols=lambda col:col!='ID') #不读入第一列ID
df_willpred = df[df['fruit_name'].isnull()].drop(columns='fruit_name') #把要预测的对象拆分出来（最后4个）
df = df[~df['fruit_name'].isnull()] #去除最后4个数据
X = df.drop(columns='fruit_name') # 取出4列feature
Y = df['fruit_name'] # 取出target

# 2. 可视化数据
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
## 不同特征组合对于不同类别的花的散点分布
sns.pairplot(data=df,hue='fruit_name')# 参数详解：data-数据集，hue-数据集中的目标变量
plt.show()

## 特征箱型图
column_name=list(X.columns)
fig,axes=plt.subplots(2,2,figsize=(10, 5))
idx=0
for i in range(2):
    for j in range(2):
        sns.boxplot(data=df,x='fruit_name',y=column_name[idx],palette='pastel',ax=axes[i,j])
        # 参数详解：data-数据集，x，y-从数据集中取横坐标、纵坐标，palette-调色，ax-子图位置坐标
        idx+=1
plt.show()

# 3. 划分test和train
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.2,random_state=111)
 #参数详解：test_size：用多少样本量做测试集，random_state：随便取数，只是为了每一次运行结果都相同

# 4. 模型搭建
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
model = LogisticRegression(solver='liblinear',random_state=111) # 初始化模型，sovler为求解器类型,,random_state同上
model.fit(X_train, Y_train) # 训练

# 5. 模型分类结果和准确率
## 查看test的分类结果
Y_test_pred = model.predict(X_test)
Y_pred_proba = model.predict_proba(X_test)
Y_train_pred=model.predict(X_train)
tmp = pd.DataFrame()
tmp['Y_test'] = list(Y_test[:20]) #[:20] 只是保证每一列个数相等
tmp['Y_pred_proba'] = list(Y_pred_proba[:20])
tmp['Y_test_pred'] = list(Y_test_pred[:20])

## 模型准确率
from sklearn.metrics import accuracy_score
print("train分类准确率：",accuracy_score(Y_train_pred, Y_train))
print("test分类准确率：",accuracy_score(Y_test_pred, Y_test))

# 6. 预测分类
print(model.predict(df_willpred))

# 7. 混淆矩阵
from sklearn.metrics import  confusion_matrix
confusion_matrix_res=confusion_matrix(Y_test,Y_test_pred)
sns.heatmap(data=confusion_matrix_res,annot=True,cmap='Blues')
plt.show()