我有一个测试数据集和训练数据集,如下所示.我提供了带有最小记录的样本数据,但我的数据超过了1000条记录.这里E是我需要使用算法预测的目标变量.它只有四个类别,如1,2,3,4.它只能采用这些值中的任何一个.
培训数据集:
A B C D E
1 20 30 1 1
2 22 12 33 2
3 45 65 77 3
12 43 55 65 4
11 25 30 1 1
22 23 19 31 2
31 41 11 70 3
1 48 23 60 4
测试数据集:
A B C D E
11 21 12 11
1 2 3 4
5 6 7 8
99 87 65 34
11 21 24 12
由于E只有4个类别,我想用多项Logistic回归(1 vs Rest Logic)预测这个.我正在尝试使用python实现它.
我知道在变量中设置这些目标所需的逻辑,并使用算法来预测这些值中的任何一个:
output = …