小编dre*_*ood的帖子

我正在使用python教自己一些逻辑回归.我想在演练中应用的经验教训在这里在维基百科条目中的小数据集在这里.

有些东西看起来不太对劲.维基百科和Excel解算器(使用此视频中的方法验证)给出拦截-4.0777和系数1.5046,但是我从github示例构建的代码分别输出-0.924200和0.756024.

我试图使用的代码如下.有什么明显的错误吗？

import numpy as np
import pandas as pd
from patsy import dmatrices
from sklearn.linear_model import LogisticRegression


X = [0.5,0.75,1.0,1.25,1.5,1.75,1.75,2.0,2.25,2.5,2.75,3.0,3.25,
3.5,4.0,4.25,4.5,4.75,5.0,5.5]
y = [0,0,0,0,0,0,1,0,1,0,1,0,1,0,1,1,1,1,1,1]

zipped = list(zip(X,y))
df = pd.DataFrame(zipped,columns = ['study_hrs','p_or_f'])

y, X = dmatrices('p_or_f ~ study_hrs',
                  df, return_type="dataframe")

y = np.ravel(y)

model = LogisticRegression()
model = model.fit(X,y)
print(pd.DataFrame(np.transpose(model.coef_),X.columns))

>>>
                  0
Intercept -0.924200
study_hrs  0.756024