逻辑回归怎么手算嘞？

Question

选取前三个属性作为输入， 采用 逻辑回归方法训练分类算法，并进行预测

Answer 1

以下回复参考：皆我百晓生、券券喵儿等免费微信小程序作答:

根据您给出的信息，我们可以采用逻辑回归来预测色泽为青绿、根蒂为蜷缩且敲声为沉闷的西瓜是否为好瓜。我们需要选择前三个属性（色泽、根蒂和敲声）作为输入特征，好瓜与否作为输出标签。以下是详细的步骤：

1. 数据准备：首先，我们需要从给定的数据中选取色泽、根蒂和敲声这三个属性作为特征，同时选取好瓜与否作为标签。由于您没有明确标注哪些数据是训练数据，哪些是测试数据，我们假设图1中的数据为训练数据，其中一部分用于训练逻辑回归模型，另一部分用于验证模型的准确性。图2中的数据（带标记为“sbN @NEophilict 225”的条目除外）将用作测试数据来测试模型的预测能力。假设色泽为青绿、根蒂为蜷缩且敲声为沉闷的西瓜对应的编号是未知数据中的一条。我们将使用这个模型来预测这条未知数据是否为好瓜。

2. 特征选择：从数据中提取色泽、根蒂和敲声三个属性作为特征变量。每个特征可以是数值型或类别型变量，需要根据实际情况进行编码处理。例如，色泽可以是数值型变量（如青绿对应数值为1），根蒂和敲声可以根据不同的状态进行编码（如蜷缩对应数值为1，稍蜷对应数值为2等）。

3. 训练模型：使用逻辑回归算法对训练数据进行训练。逻辑回归是一种用于二分类问题的统计学习方法，通过计算每个特征变量的权重以及一个截距来构建一个预测函数。函数形式为p(y = 1)，即目标变量y等于1的概率。训练过程中会优化这些参数以最小化预测错误。

4. 模型验证：使用部分训练数据或者单独的验证集来验证模型的准确性。这一步是必要的，因为逻辑回归模型很容易过拟合，特别是在数据量较小的情况下。通过比较模型的预测结果和实际结果，我们可以评估模型的性能。

5. 预测未知数据：一旦模型训练完成并通过验证，我们可以使用它来预测未知数据（色泽为青绿、根蒂为蜷缩且敲声为沉闷的西瓜）是否为好瓜。我们将这些特征值代入模型中计算概率值p(y = 1)，即这个西瓜是好瓜的概率。如果概率值大于某个阈值（通常是0.5），则预测这个西瓜是好瓜；否则预测不是好瓜。具体阈值可以根据实际需求进行设定。

请注意，由于缺乏具体的训练数据和测试数据划分以及更多细节信息（如数据集大小、缺失值处理情况等），以上步骤只是一个大致的流程。实际操作中需要根据具体情况进行调整和优化。