，除了部分指标主观和难以测量外，该数据还存在一个问题，数据集中有
30%的值是缺失的。下面将首先介绍如何处理数据集中的数据缺失问题，然 后 再 利 用 Logistic回 归
和随机梯度上升算法来预测病马的生死。
准备数据：处理被据中的缺失值
因为有时候数据相当昂贵，扔掉和重新获取
都是不可取的，所以必须采用一些方法来解决这个问题。
下面给出了一些可选的做法：
这里选择实数0来替换所有缺失值，恰好能适用于Logistic回归。这样做的直觉在
于 ，我们需要的是一个在更新时不会影响系数的值。回归系数的更新公式如下：
使 用 Logistic
回归方法进行分类并不需要做很多工作，所需做的只是把测试集上每个特征向量乘以最优化方法
得来的回归系数，再将该乘积结果求和，最后输人到sigmoid 函数中即可0 如果对应的sigmoid值
大于0.5就预测类别标签为1,否则为0。
defclassifyVector(inX, weights):
prob= sigmoid(sum(inX*weights))if prob > 0.5:return 1.0
else:return 0.0
defcolicTest():
frTrain= open('F:\\machinelearninginaction\\Ch05\\horseColicTraining.txt')
frTest= open('F:\\machinelearninginaction\\Ch05\\horseColicTest.txt')
trainingSet=[]
trainingLabels=[]for line infrTrain.readlines():
currLine= line.strip().split('\t')
lineArr=[]for i in range(21):
lineArr.append(float(currLine[i]))
trainingSet.append(lineArr)
trainingLabels.append(float(currLine[21]))
trainWeights= stocGradAscent1(array(trainingSet), trainingLabels, 1000)
errorCount= 0; numTestVec = 0.0
for line infrTest.readlines():
numTestVec+= 1.0currLine= line.strip().split('\t')
lineArr=[]for i in range(21):
lineArr.append(float(currLine[i]))if int(classifyVector(array(lineArr), trainWeights))!= int(currLine[21]):
errorCount+= 1errorRate= (float(errorCount)/numTestVec)print("the error rate of this test is: %f" %errorRate)return errorRate
defmultiTest():
numTests= 10; errorSum=0.0
for k inrange(numTests):
errorSum+=colicTest()print("after %d iterations the average error rate is: %f" % (numTests, errorSum/float(numTests)))
multiTest()
小结：
