Logistic Regression In Python 简明教程

Logistic Regression in Python - Splitting Data

我们有大约四万一千条记录。如果我们将所有数据用于模型构建，我们将没有数据用于测试。因此，通常我们将整个数据集分成两部分，比如说 70/30 的百分比。我们将 70% 的数据用于模型构建，其余用于测试我们创建模型预测中的精确度。你可以根据你的要求使用不同的分割比例。

在我们分割数据之前，我们将数据分成两个数组 X 和 Y。X 数组包含我们要分析的所有特征（数据列），而 Y 数组是一个布尔值的一维数组，它就是预测的输出结果。为了理解这一点，让我们运行一些代码。

首先，执行以下 Python 语句来创建 X 数组：

In [17]: X = data.iloc[:,1:]

要检查 X 的内容，请使用 head 打印几个初始记录。以下屏幕显示 X 数组的内容。

In [18]: X.head ()

该数组有几行和 23 列。

接下来，我们将创建包含“ y ”值的输出数组。

要创建一个用于预测值列的数组，请使用以下 Python 语句 −

In [19]: Y = data.iloc[:,0]

通过调用 head 来检查其内容。以下屏幕输出显示结果 −

In [20]: Y.head()
Out[20]: 0   0
1    0
2    1
3    0
4    1
Name: y, dtype: int64

现在，使用以下命令分割数据 −

In [21]: X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, random_state=0)

这将创建名为 X_train, Y_train, X_test, and Y_test 的四个数组。与之前一样，您可以使用 head 命令检查这些数组的内容。我们将使用 X_train 和 Y_train 数组训练我们的模型，使用 X_test 和 Y_test 数组测试和验证。