如何计算逻辑回归的预测准确率

逻辑回归是一种统计方法，用于研究因变量与一个或多个自变量之间的关系。当因变量是二元的（即只有两个取值）时，逻辑回归经常用于分类任务。逻辑回归的目的是找到自变量与因变量取特定值之间的联系。

由于逻辑回归能够根据自变量的取值预测事件发生的可能性，它是数据分析和机器学习中非常重要的工具。它通常在预测结果至关重要的行业中使用，包括医疗保健、金融和市场营销。

逻辑回归模型对结果进行预测的准确性是评估模型性能的关键指标。准确率显示了所有预测中正确预测的比例与总预测次数的比值。当准确率较高时，模型提供的预测更准确；相反，当准确率较低时，模型提供的预测更不准确。在本篇文章中，我们将看看如何评估逻辑回归的预测准确率。

计算逻辑回归的预测准确率

下面是一个使用scikit-learn模块根据真实数据集确定逻辑回归的预测准确率的示例Python程序：

要计算逻辑回归的预测准确率，我们将按照以下步骤进行：

首先，我们将从sklearn导入所有必要的模块。
然后，我们将加载数据集。
将数据集拆分为训练集和测试集。
接下来，我们将创建一个逻辑回归模型。
最后，我们将预测测试集的准确率。

在这个例子中，我们首先使用scikit-learn的load breast cancer方法加载乳腺癌数据集。然后，我们使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集。下一步是使用LogisticRegression类生成一个逻辑回归模型，并使用fit方法将其拟合到训练集数据。然后，使用scikit-learn的accuracy_score函数对测试数据进行准确率评估，并利用prediction方法进行预测。最后，我们会在控制台输出预测准确率。

示例

# Import necessary libraries
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

# Load the breast cancer dataset
data = load_breast_cancer()

# Split the dataset into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.3, random_state=42)

# Create a logistic regression model
lr = LogisticRegression()

# Fit the model on the training data
lr.fit(X_train, y_train)

# Make predictions on the testing data
y_pred = lr.predict(X_test)

# Calculate the prediction accuracy
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

# Print the prediction accuracy
print("Prediction Accuracy:", accuracy)