使用逻辑回归模型的 decision_function 计算决策函数值

使用逻辑回归模型的 decision_function 方法计算决策函数值

以下代码片段展示了如何使用预先训练好的逻辑回归模型 (logistic_regression) 对测试数据集 (X_test) 进行决策函数的计算，并将结果保存在 decision_scores 变量中：pythondecision_scores = logistic_regression.decision_function(X_test)

代码解释

• logistic_regression: 表示已经训练好的逻辑回归模型。* decision_function(): 逻辑回归模型的一个方法，用于计算决策函数值。* X_test: 测试数据集，包含用于预测的样本数据。* decision_scores: 用于存储计算得到的决策函数值的变量。

决策函数的作用

决策函数用于度量样本与分类决策边界的距离。在逻辑回归中，决策函数值越大，表示样本被分类为正例的置信度越高；反之，值越小则表示被分类为负例的置信度越高。

如何使用决策函数值

decision_scores 中存储的决策函数值可以用于：

• 设置不同的分类阈值: 您可以根据实际需求调整分类阈值，而不是使用默认值 (通常为 0)。* 计算模型的准确率和召回率: 通过改变分类阈值，您可以分析模型在不同阈值下的性能表现。* 绘制 ROC 曲线和计算 AUC: 决策函数值可以用于评估模型的整体性能，并与其他模型进行比较。

注意: * 以上代码假设 logistic_regression 是已经训练好的逻辑回归模型。* X_test 应该是一个具有相同特征数量和特征顺序的测试数据集。