如何在 python 中找到实际的逻辑回归模型？答案

【问题标题】：how do I find the actual logistic regression model in python?如何在 python 中找到实际的逻辑回归模型？
【发布时间】：2018-04-16 15:17:04
【问题描述】：

我在 python 中使用了逻辑回归，得到了 95% 的准确率，我如何得到这个方程以便我可以实际实现它？

我写道：

model = LogisticRegression()
model.fit(train_X,train_y)
prediction=model.predict(test_X)
print('Accuracy:', "\n", '%',metrics.accuracy_score(prediction,test_y) * 100)

我的输出是：

准确性： %95.5555555556

【问题讨论】：

更多上下文会有所帮助：sklearn？或者是其他东西？你想实现什么？或者你想在一些测试数据上使用经过训练的分类器？
我只想找到它用来获得 95% 准确率的方程式。例如，使用显示踏板/萼片长度的 iris 数据集，我希望能够使用公式创建一个表格，人们可以输入他们的数据并对其进行预测
然后在其他数据上使用model.predict？它里面有模型 - 大卫的答案告诉你如何获取细节。你不需要重新编码。

标签： python machine-learning logistic-regression

【解决方案1】：

model 对象有一个名为coef_ 的属性，其中存储了模型的系数。另外intercept_属性给出了模型的截距。

【讨论】：

对不起，如果这是一个愚蠢的问题，但有没有办法写一些类似的东西： print(coef_) print(intercept_)？
是的，print(model.coef_) 和 print(model.intercept_) 应该可以工作。

【解决方案2】：

我假设您正在使用 SkLearn。但是实施它是什么意思？您是否希望将其编写成单独的语言，或使用不同的库（即 TensorFlow）？

如果你只是想保留模型并稍后在 python 程序中使用它，你可以使用 Pickle 保存和加载它。

【讨论】：