吴恩达 机器学习 逻辑回归题目
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构建一个逻辑回归模型，用于判断学生是否能够被大学录取。
依据每位申请者在两次考试中的成绩，评估其被录取的可能性。已有的申请者历史数据可作为Logistic回归模型的训练样本。
目标：设计一个分类器，求解三个参数θ_0、θ_1、θ_2，从而确定分类的边界线。
备注：其中θ_1对应‘exam1’，θ_2对应‘exam2’。
设定一个判定阈值，根据该阈值对录取结果进行判断。
备注：阈值指的是最终计算出的概率值，通过该概率值将结果划归为某一类别。通常情况下，若概率大于0.5，则判定为录取。
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn.metrics import classification_report # 评价报告
plt.style.use('fivethirtyeight') # 样式美化
data = pd.read_csv('ex2data1.txt',names=['exam1','exam2','admitted'])
# print(data.head())
# print(data.descri全部评论 (0)
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