逻辑回归的一个python实例

现在我有一份LogisticRegression.csv数据集，其部分数据如下图所示：

在逻辑回归实例操作中，我将‘admit’该列看作为标签列。

接下来的操作步骤就是切割数据集，对测试集进行逻辑回归的预测。以下是实例代码

输出的结果如下图所示：

可以看出标签0的查准率和查全率都较高，但是标签1的查全率较低。在F1分数中，同样是标签0的分数较高，这需要我们在前期的数据处理中进一步优化，比如说在数据分割时分层抽样，以增加模型的查准率和查全率。