x_train = data[[[[[x1_axis,x2_axis,x3_axis,x4_axis,x5_axis]]]]].values.reshape((num_examples,5))
训练因子中有5个值,x_train后面应该怎么修改那
逻辑回归二分类问题,因变量有5个
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- MarkHan_ 2023-02-23 15:46关注
该回答引用GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ
根据你提供的代码,x_train已经被正确地reshape成了(num_examples, 5)的形状,其中每行代表一个训练样本,每列代表一个特征(因子)的取值。因此,如果你要对这个逻辑回归二分类问题进行训练,只需要将因变量作为目标变量,将x_train作为自变量即可。例如:from sklearn.linear_model import LogisticRegression # 假设y_train是长度为num_examples的目标变量 clf = LogisticRegression().fit(x_train, y_train)
在训练之后,你可以使用clf.predict来对新的样本进行预测。例如:
y_pred = clf.predict(x_new)
其中,x_new是一个形状为(num_new_examples, 5)的数组,代表了新的样本的特征值。y_pred是一个长度为num_new_examples的一维数组,代表了逻辑回归对这些新样本的分类结果。
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