最新版学习笔记—Python机器学习基础教程(4)线性模型(分类)—附完整代码

线性模型1. 用于二分类的线性模型2. 用于多分类的线性模型 线性模型也同样应用于分类问题。 1. 用于二分类的线性模型 首先我们看一下二分类,预测公式: 这个公式上一篇博文里面的线性回归公式非常相似,但是我们没有返回特征的加权求和,而是为预测设置了阈值(0)。如果函数值小于0,我们就预测类别-1;若函数值大于0,我们就预测类别+1。 最常见的两种线性分类算法是Logistic回归和线性支持向量机(线性SVM) 在这里我们将两个模型应用在forge数据集上,并将线性模型找到的决策边界可视化。 运行代码如下: from sklearn.linear_model import LogisticR