Python 最简实现逻辑回归，针对二维数据进行机器学习

话不多说，直接上代码

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logistic regression
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#导入需要的包
import pandas as pd
#建立数据集
from collections import OrderedDict
#是否通过考试用0和1表示，0表示未通过，1表示通过。
examDict={'学习时间':[0.50,0.75,1.00,1.25,1.50,1.75,1.75,2.00,2.25,
                 2.50,2.75,3.00,3.25,3.5,4.00,4.25,4.50,4.75,5.00,5.50],
         '通过考试':[0,0,0,0,0,0,1,0,1,0,1,0,1,0,1,1,1,1,1,1]}
# 使用OrderedDict会根据放入元素的先后顺序进行排序。所以输出的值是排好序的
examOrderDict=OrderedDict(examDict)
examDf=pd.DataFrame(examOrderDict)
# examDf.head()
#在机器学习编码中变量命名在变量后面加一个大写的X表示特征，y表示标签，通过后缀就可以看出哪些是特征和标签。
#获取特征
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loc——通过行标签索引行数据 
iloc——通过行号索引行数据 
ix——通过行标签或者行号索引行数据（基于loc和iloc 的混合）
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exam_X=examDf.loc[:,'学习时间']
#获取标签
exam_y=examDf.loc[:,'通过考试']
#建立训练数据和测试数据
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(exam_X,exam_y,test_size=.2)
#导入sklearn包逻辑回归函数
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
#创建逻辑回归模型
model=LogisticRegression(solver='liblinear')
#训练模型
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机器学习包sklearn要求输入的特征必须是一个二维数组的类型，这里只有一个特征，
需要进行重塑，否则会报错，因此对训练数据和测试数据的特征进行重塑。
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X_train=X_train.values.reshape(-1,1)
X_test=X_test.values.reshape(-1,1)
model.fit(X_train,y_train)

#可以用model的predict_proba方法预测给定学习时间是否通过考试的概率
# model.predict_proba(3)
print(model.predict_proba([[5]]))