实验二：逻辑回归算法实验
1.理解逻辑回归算法原理，掌握逻辑回归算法框架；
2.理解逻辑回归的sigmoid函数；
3.理解逻辑回归的损失函数；
4.针对特定应用场景及数据，能应用逻辑回归算法解决实际分类问题。
【实验内容】
1.根据给定的数据集，编写python代码完成逻辑回归算法程序，实现如下功能：
建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否会被大学录取。假设您是大学部门的管理员，您想根据申请人的两次考试成绩来确定他们的入学机会。您有来自以前申请人的历史数据，可以用作逻辑回归的训练集。对于每个培训示例，都有申请人的两次考试成绩和录取决定。您的任务是建立一个分类模型，根据这两门考试的分数估计申请人被录取的概率。
算法步骤与要求：
(1)读取数据；(2)绘制数据观察数据分布情况；(3)编写sigmoid函数代码；(4)编写逻辑回归代价函数代码；(5)编写梯度函数代码；(6)编写寻找最优化参数代码（可使用scipy.opt.fmin_tnc()函数）；(7)编写模型评估（预测）代码，输出预测准确率；(8)寻找决策边界，画出决策边界直线图。
2. 针对iris数据集，应用sklearn库的逻辑回归算法进行类别预测。
要求：
（1）使用seaborn库进行数据可视化；（2）将iri数据集分为训练集和测试集(两者比例为8:2)进行三分类训练和预测；（3）输出分类结果的混淆矩阵。
【实验报告要求】
1.对照实验内容，撰写实验过程、算法及测试结果；
2.代码规范化：命名规则、注释；
3.实验报告中需要显示并说明涉及的数学原理公式；
4.查阅文献，讨论逻辑回归算法的应用场景；
一：逻辑回归算法
1.导入包
2.读取数据
3.绘制数据，查看数据分布情况
实验结果：
4.数据预处理
5.sigmoid函数
6.代价函数
7.梯度函数
8.寻找最优化函数
9.模型评估
10.决策评估
11.实验结果
二.针对iris数据集，应用sklearn库的逻辑回归算法进行类别预测
1.导入包
2.初始化数据
3.使用seaborn库进行数据可视化
4.训练集和测试集两者比例为8:2
5.模型预测
6.输出分类结果的混淆矩阵
7.实验结果
三、实验小结
实验报告中需要显示并说明涉及的数学原理公式
1、Sigmod函数
2、代价函数
