Question

sklearn logisticregression模型怎么返回预测的概率

Answer 1

1.数据生成

2.模型建立
#regr为回归过程，fit(x,y)进行回归
regr = LinearRegression().fit(dataSet_x, dataSet_y)
#输出R的平方
print(regr.score(dataSet_x, dataSet_y))
plt.scatter(dataSet_x, dataSet_y, color='black')
3.模型预测

#用predic预测，这里预测输入x对应的值，进行画线
plt.plot(dataSet_x, regr.predict(dataSet_x), color='red', linewidth=1)
plt.show()
--------所以模型预测，调用.predict函数就行

Answer 2

Logistic回归的主要用途：
寻找危险因素：寻找某一疾病的危险因素等；
预测：根据模型，预测在不同的自变量情况下，发生某病或某种情况的概率有多大；
判别：实际上跟预测有些类似，也是根据模型，判断某人属于某病或属于某种情况的概率有多大，也就是看一下这个人有多大的可能性是属于某病。
Logistic回归主要在流行病学中应用较多，比较常用的情形是探索某疾病的危险因素，根据危险因素预测某疾病发生的概率，等等。例如，想探讨胃癌发生的危险因素，可以选择两组人群，一组是胃癌组，一组是非胃癌组，两组人群肯定有不同的体征和生活方式等。这里的因变量就是是否胃癌，即“是”或“否”，自变量就可以包括很多了，例如年龄、性别、饮食习惯、幽门螺杆菌感染等。自变量既可以是连续的，也可以是分类的。

Answer 3

用model.predict_proba