机器学习2-简单的二分类问题

需求：

假设现在需要对数据进行二分类，小于0.5的，打上0的标记，大于0.5的，打上1的标记，怎么做？

分析：

这是一个简单的二分类问题，使用逻辑回归模型。

代码：

# 导入所需的库，如需安装：pip install scikit-learn matplotlib
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix# 创建一个随机的二分类数据集
np.random.seed(42)
X = np.random.rand(100, 1)
print("X:\n", X)
y = (X > 0.5).astype(int)# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
print("X_train:\n", X_train)# 创建并训练逻辑回归模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f'Accuracy: {accuracy}')# 可视化决策边界
plt.scatter(X, y, color='blue', marker='o', label='Class 0')
plt.scatter(X_test, y_test, color='red', marker='x', label='Test Data')
plt.xlabel('Feature')
plt.ylabel('Class')
plt.legend()
plt.title('Logistic Regression Decision Boundary')
plt.axhline(0.5, color='green', linestyle='--', linewidth=2, label='Decision Boundary')
plt.show()

运行结果：