福利：
完整机器学习/数据挖掘面试题可以点击这里获取：完整资料下载地址
前言
在机器学习中，分类算法是一种用于将数据点划分到不同类别的技术。逻辑回归是其中一种常用的方法之一。其核心思想是通过对输入特征进行加权组合，再利用激活函数将数据映射到一个概率范围内，进而进行分类判定，可用于解决预测、风险评估和决策支持等许多实际问题。
逻辑回归方法的优势之一在于其简单的实现方式。通过定义一个合适的目标函数（例如对数损失函数）并利用优化算法（如梯度下降），我们可以对模型进行训练和参数调整，以使其能够更好地拟合数据并进行准确的分类，能够适应大规模数据和实时应用场景。在今天的推文中，给大家介绍一下利用scikit-learn实现逻辑回归的示例。
场景介绍
Python的scikit-learn库最令人惊叹的是它具有一个四步建模模式，使得编写机器学习分类器变得容易。在本推文中，利用逻辑回归来对数字图像进行标签预测。下方的图像展示了来自MNIST数据集的一些训练数字（观测值），其标签已知（标签0-9）。使用逻辑回归训练模型后，可以利用该模型对给定图像进行标签预测（标签0-9）。
数据加载
digits数据集是scikit-learn提供的一个数据集，不需要从外部网站下载任何文件。下面的代码将加载digits数据集。
from sklearn.datasets import load_digits
digits = load_digits()现在您已经加载了数据集，可以使用以下命令查看数据集中有1797个图像和1797个标签。
# Print to show there are 1797 images (8 by 8 images for a dimensionality of 64)
print(“Image Data Shape” , digits.data.shape)
# Print to show there are 1797 labels (integers from 0–9)
print("Label Data Shape", digits.target.shape)数据展示
这一部分主要是为了展示图像和标签的样子。通过可视化数据，您可以更好地了解正在处理的数据。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(20,4))
for index, (image, label) in enumerate(zip(digits.data[0:5], digits.target[0:5])):
plt.subplot(1, 5, index + 1)
plt.imshow(np.reshape(image, (8,8)), cmap=plt.cm.gray)
plt.title('Training: %i\n' % label, fontsize = 20)
数据划分
下面的代码执行了一个训练集和测试集的划分，将数据的75%划分为训练集，25%划分为测试集。这样做是为了确保我们的分类算法能够很好地泛化到新的数据。
from sklearn.model_selection import train_test_split
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.25, random_state=0)数据建模
第一步：导入您想要使用的模型
在scikit-learn中，所有的机器学习模型都被实现为Python类。
from sklearn.linear_model import LogisticRegression第二步：创建模型的实例：
# all parameters not specified are set to their defaults
logisticRegr = LogisticRegression()第三步：在数据上训练模型，并存储从数据中学到的信息。
logisticRegr.fit(x_train, y_train)第四步：对新数据进行预测。
predictions = logisticRegr.predict(x_test)模型评估
准确率：（正确预测的样本数）/（总样本数）
# Use score method to get accuracy of model
score = logisticRegr.score(x_test, y_test)
print(score)混淆矩阵：是一个常用的表格，用于描述分类模型（或“分类器”）在一组已知真实值的测试数据上的性能。在本节中，将使用Seaborn库对混淆矩阵进行可视化展示。
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn import metrics
cm = metrics.confusion_matrix(y_test, predictions)
print(cm)
plt.figure(figsize=(9,9))
sns.heatmap(cm, annot=True, fmt=".3f", linewidths=.5, square = True, cmap = 'Blues_r')
plt.ylabel('Actual label')
plt.xlabel('Predicted label')
all_sample_title = 'Accuracy Score: {0}'.format(score)
plt.title(all_sample_title, size = 15)
写在最后
逻辑回归是最常用的机器学习分类模型，原理简单，但是在实际场景中，往往非常好用。本篇推文给出了利用scikit-learn库进行逻辑回归分类的案例，小伙伴们记得“点赞、收藏、关注”三连，随时查看。