线性可分数据集分类：Logistic回归与感知机算法比较

线性可分数据集分类实验：Logistic回归与感知机算法比较

本实验使用两个经典的分类算法 - Logistic回归和感知机，对线性可分的训练集进行分类，并对测试集进行预测。实验数据包含两个文件：

1. 训练集 train.txt: 每行是一个样本点数据（-100~+100之间），每行的最后一个元素为label（+1，-1），训练数据确定线性可分；
2. 测试集 test.txt: 每行一个样本，数据与train.txt中的样本点数据独立同分布。

实验目标是使用两种算法对测试集数据进行分类，并输出其对应的label，输出文件名为result.txt，每行一个数据∈{1，-1}。

实验结果分析

为了对实验结果进行分析，可以使用表格或图表来展示分类算法的性能。具体来说，可以使用以下几种方式：

1. 混淆矩阵: 混淆矩阵可以展示分类器的性能，包括真阳性、假阳性、真阴性和假阴性。可以根据混淆矩阵计算出分类器的准确率、召回率和 F1 值等指标。可以使用表格或热力图来展示混淆矩阵。

2. ROC 曲线: ROC 曲线可以展示分类器在不同阈值下的性能。可以使用图表来展示 ROC 曲线，并计算出 AUC 值来评估分类器的性能。

3. PR 曲线: PR 曲线可以展示分类器在不同阈值下的精度和召回率。可以使用图表来展示 PR 曲线，并计算出平均准确率（Average Precision）来评估分类器的性能。

4. 学习曲线: 学习曲线可以展示分类器在不同训练集大小下的性能。可以使用图表来展示学习曲线，并观察分类器的过拟合和欠拟合情况。

5. 特征重要性: 可以使用特征重要性来分析分类器的决策过程。可以使用表格或图表来展示不同特征的重要性，以便进一步优化分类器。

通过以上方式对实验结果进行分析，可以更加全面地了解分类算法的性能和决策过程，从而对算法进行优化和改进。