机器学习第七次作业

1.逻辑回归是怎么防止过拟合的？为什么正则化可以防止过拟合？（大家用自己的话介绍下）

逻辑回归进行离散化处理，所有特征都离散化。就是所有特征都为单独的特征。

正则化是扩大了差距，然后统计，最后减小误差

2.用logiftic回归来进行实践操作，数据不限

#201706120195
#蔡云桓
#软件1702
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import classification_report
data = load_breast_cancer()
x = data.data
y = data.target
#划分训练和测试集
x_train, x_test, y_train, y_test= train_test_split(x , y , test_size=0.4)
#构建模型病训练模型
model_LR = LogisticRegression()
model_LR.fit(x_train,y_train)
#模型预测
y_pre = model_LR.predict(x_test)
print('预测的录取情况:', y_pre)
print('真实的录取情况:', y_test)
print('分类报告\n', classification_report(y_test, y_pre))
print('逻辑回复的准确率为： {0:.2f}%'.format(model_LR.score(x_test,y_test)*100))