上机实验二:逻辑回归算法实现与测试
1、实验目的
深入理解对数几率回归(即逻辑回归的)的算法原理,能够使用 Python 语言实现对数
几率回归的训练与测试,并且使用五折交叉验证算法进行模型训练与评估。
2、实验内容推荐参考书:[1] 范淼, 李超. Python 机器学习及实践, 清华大学出版社.
[2] Peter Harrington. 机器学习实战, 人民邮电出版社。
(1)从 scikit-learn 库中加载 iris 数据集,使用留出法留出 1/3 的样本作为测试集(注
意同分布取样);
(2)使用训练集训练对数几率回归(逻辑回归)分类算法;
(3)使用五折交叉验证对模型性能(准确度、精度、召回率和 F1 值)进行评估和选
择;
(4)使用测试集,测试模型的性能,对测试结果进行分析,完成实验报告中实验二的
部分。
3、操作要点
(1)可以选择自行编写源代码完成对数几率回归算法,或者调用 scikit-learn 库中的函
数;
(2)如果调用 scikit-learn 库中的函数,需要说明函数各个参数的意义、取值、默认值
等,即自行编写代码只需要粘贴完整的源代码即可,调用函数包括粘贴源代码和函数参数说
明两部分;
(3)一周内在超星作业提交源代码,打包命名;学号姓名-任务 2;
(4)按要求撰写实验报告,实验报告在所有上机实验结束后提交