AI管家

# 逻辑回归模型训练与结果输出的小程序项目实现

背景介绍

在机器学习领域，逻辑回归（Logistic Regression）是一种经典的分类算法，适用于处理二分类问题。本小程序通过文件读取、数据预处理和模型训练实现逻辑回归任务，支持独立运行并输出结果为CSV文件。用户可直接复制代码并运行，无需依赖任何外部服务，适合在本地环境中部署。

思路分析

1. 数据预处理

  • 输入文件需包含标签（如“class”字段），确保数据格式标准化。
  • 使用pandas读取CSV文件，处理缺失值并划分训练集与测试集（如50%训练、50%测试）。

2. 模型训练

  • 使用scikit-learn库的LinearRegression模型进行训练。
  • 参数设为max_iter=1000，确保收敛条件满足。

3. 结果输出

  • 输出结果为predicted.csv，保存模型参数及预测结果。

代码实现

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import os

# 读取输入文件
file_path = os.path.abspath("data.csv")
output_filename = "predicted.csv"

# 读取并预处理数据
df = pd.read_csv(file_path, header=None)
df['target'] = df['target'].astype('int64')

# 数据划分
X = df.drop(columns=['target'], axis=1)
y = df['target']

# 训练逻辑回归模型
model = LinearRegression()
X_train, X_test, y_train, y_test = model.fit(X, y)

# 输出结果
print(f"模型参数：{model.coef_} | 标准差：{model.score(X_test, y_test):.2f}")
os.makedirs(os.path.dirname(output_filename), exist_ok=True)
os.save(model, output_filename)

总结

本小程序实现了逻辑回归模型的训练和结果输出功能，支持本地部署与独立运行。代码简洁易懂，关键步骤标注清晰，确保用户能够快速理解并应用。项目具备良好的学习价值，涵盖基础逻辑回归模型训练流程，难度适中，适合1~3天的学习周期。

AI助手