机器学习中的逻辑回归模型（代码分析）
逻辑回归函数中，若继续使用线性回归模型中的代价函数，由于逻辑回归函数非凸的特性，其求不出局部最小值，故需要引入新的代价函数，损失函数（loss fuction），下图右侧为逻辑回归模型的代价函数，想让不能用梯度下降法。
下方为具体实现关于逻辑回归模型中关于糖尿病诊断的具体例子：
首先获取具体的糖尿病患者的具体信息，将其储存在csv文件中，方便函数的调用以及使用。
我们此次需要使用的是pandas库以及sklearn库中的logisticregresstion，其头文件为：
# 导入需要的库
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score如之前一般，我们需要导入相关的数据集进行分析：
data = pd.read_csv("diabetes.csv")这之中，data就存储着我们需要的数据，后需要对其进行分类：
# 分离特征和标签
X = data.drop("Outcome", axis=1)
y = data["Outcome"]这之中“outcome”便是结果，而“x”是无需要第一行以及outcome的，故进行了第一步的数据处理。
而后我们需要对数据进行划分，将其分为训练集以及测试集，方便对模型进行设计，其中运用洗牌函数random_state：
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)而后对模型进行创建以及拟合训练集中的数据：
# 创建逻辑回归模型并拟合数据
lr_model = LogisticRegression()
lr_model.fit(X_train, y_train)后又是熟悉的测试集上对数据进行预测，预测值记为“y_pred”，如下：
# 在测试集上进行预测
y_pred = lr_model.predict(X_test)后使用accuracy_score进行计算其准确率
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy代码整合为：
# 导入需要的库
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载数据集
data = pd.read_csv("diabetes.csv")
# 分离特征和标签
X = data.drop("Outcome", axis=1)
y = data["Outcome"]
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建逻辑回归模型并拟合数据
lr_model = LogisticRegression()
lr_model.fit(X_train, y_train)
# 在测试集上进行预测
y_pred = lr_model.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)