Python数据挖掘建模_chapter_1

1.分类预测算法：

回归分析	线性回归，非线性回归，Logistic回归，岭回归，主成分回归，偏最小二乘回归
决策树	自顶向下递归，节点属性值比较
人工神经网络	模仿大脑结构的信息处理系统
贝叶斯网络	信度网络，不确定知识表达、推理领域有效的理论模型
支持向量机	通过非线性映射，将低维非线性转为高维线性可分，在高维空间进行线性分析

1.1Logistic回归（线性相关分析）

模型：y取1和0概率比为p/1-p



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#逻辑回归
import pandas as pd

#参数初始化
filename = 'math_model_data.xls'
data = pd.read_excel(filename)
x = data.iloc[:,:3].as_matrix()
y = data.iloc[:,3].as_matrix()

from sklearn.linear_model import LogisticRegression as LR
from sklearn.linear_model import RandomizedLogisticRegression as RLR
rlr = RLR() #建立随机逻辑回归模型
rlr.fit(x, y) #训练模型
rlr.get_support() #获取特征筛选结果
print rlr.scores_ #得分
print('%s'% ','.join(data.columns[rlr.get_support()]))
x = data[data.columns[rlr.get_support()]].as_matrix() #筛选好特征

lr = LR() #建立逻辑模型
lr.fit(x, y) #用筛选后的特征数据来训练模型
print('correct_point：%s' % lr.score(x, y)) #给出模型的平均正确率