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西瓜书机器学习第三章逻辑回归南非男性心脏病分类预测二

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（手写推导的公式多次尝试上传均未成功）
以下为关于南非男性心脏病的逻辑回归分析示例：

在传统逻辑回归模型中，通常需要将偏置项整合至特征矩阵X，并在权重向量的起始位置添加1，以利于矩阵运算的实现。而在此处的处理方式则采用了分步计算的方法。

复制代码 
    import pandas as pd
    import numpy as np
    import random
    import matplotlib.pyplot as plt
    """
    强烈建议一步一步来，每一步看看输出的结果是不是自己想要的。
    """
    #载入数据南非男性心脏病数据
    SAHeart_df = pd.read_csv('SAHeart.csv')
    SAHeart_df['famhist'] = pd.get_dummies(SAHeart_df['famhist'])#把类型变量famihst变成哑变量
    
    
    #获得X，Y
    #选择特征X
    X = (SAHeart_df[['famhist','sbp','tobacco','ldl','adiposity','typea','obesity','alcohol','age']])
    Y = np.array(SAHeart_df[['

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