Logistic Regression In Python 简明教程

Setting Up a Project

在本章中，我们将详细了解在 Python 中设置一个用于执行逻辑回归的项目的过程中涉及的步骤。

Installing Jupyter

我们将使用 Jupyter——机器学习中最广泛使用的平台之一。如果你还没有在你的机器上安装 Jupyter，请从 here 下载。你可以按照它们网站上的说明来安装这个平台。正如该网站所建议的，你可能更愿意使用 Anaconda Distribution ，它与 Python 以及许多常用的用于科学计算和数据科学的 Python 软件包一起提供。这将避免了单独安装这些软件包的需要。

在成功安装 Jupyter 之后，创建一个新项目，你现在屏幕上的样子应该像下面这样，准备接受你的代码。

jupyter

现在，通过点击标题名称并编辑，将项目的名称从 Untitled1 to “Logistic Regression” 更改。

首先，我们将导入我们在代码中需要的几个 Python 软件包。

Importing Python Packages

为此，在代码编辑器中键入或粘贴以下代码 −

In [1]: # import statements
   import pandas as pd
   import numpy as np
   import matplotlib.pyplot as plt

   from sklearn import preprocessing
   from sklearn.linear_model import LogisticRegression
   from sklearn.model_selection import train_test_split

此时，你的 Notebook 应该像下面这样 −

notebook

通过点击 Run 按钮来运行代码。如果没有生成任何错误，说明你已成功安装 Jupyter，现在准备好进行其余的开发工作。

前三个 import 语句在我们的项目中导入了 pandas、numpy 和 matplotlib.pyplot 软件包。接下来的三个语句从 sklearn 导入了指定的模块。

我们的下一个任务是下载项目所需的数据。我们将在下一章学习它。