[Machine Learning] 분류예측 LogisticRegression

📝머신러닝 로지스틱 리그레이션 모델링하기

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

 

LogisticRegression()

# 변수에 저장해서 사용한다
classifier = LogisticRegression(random_state=1)
# random_state= 시드값

# 학습용과 테스트용으로 나눴던 데이터중 학습용 데이터를 입력해 학습시킨다
classifier.fit(X_train, y_train)

classifier.coef_ : 셋팅된 a값을 반환

classifier.intercept_ : 셋팅된 b값을 반환

이렇게 학습이 끝나면 이 인공지능을 테스트 해봐야 한다(테스트용 데이터인 X_test로 테스트)

classifier.predict(테스트값 변수 입력) : 예측한 값을 반환(0과 1로 나온다)

# 예측한 값을 변수에 저장해서 사용
y_pred = classifier.predict(X_test)

 

classifier.predict_proba(X_test) : 0일 확률과 1일 확률일 값을 반환

이 확률 값으로 0과 1로 나온다(0.5 기준)

classifier.predict_proba(X_test)