文章目录前言一、sklearn中的LinearRegression1.引入库2.LinearRegression的主要参数及其解释3.LinearRegression的使用步骤(1)生成模拟数据(2)创建并训练模型(3)预测与评估二、sklearn中的LogisticRegression1.引入库2.LogisticRegression的主要参数及其解释3

信用卡欺诈检测任务流程：1、加载数据，观察问题2、针对问题给出解决方案3、数据集切分4、评估方法对比5、逻辑回归模型6、建模结果分析7、方案效果对比读取数据importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp%matplotlibinlinedata=pd.r

语法格式class sklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty='l2', *, dual=False, tol=0.0001, C=1.0, fit_intercept=True, intercept_scaling=1, class_weight=None, random_state=None, solver='lbfgs', max_iter=100, multi_class='auto'

学习目标知道逻辑回归api的用法sklearn.linear_model.LogisticRegression(solver='liblinear',penalty=‘l2’,C=1.0)solver可选参数:{'liblinear','sag','saga','new

目录​​0、推荐​​​​1、背景​​​​2、效果图​​​​3、本次实验整体流程​​​​4、这里用词向量，而不是TF-IDF预处理后的向量​​​​5、源代码​​​​6、知识点普