python - Sklearn逻辑回归，绘制概率曲线图

Question

我正在尝试创建类似于 ISLR 示例的逻辑回归，但改用 python

data=pd.read_csv("data/Default.csv")

#first we'll have to convert the strings "No" and "Yes" to numeric values
data.loc[data["default"]=="No", "default"]=0
data.loc[data["default"]=="Yes", "default"]=1
X = data["balance"].values.reshape(-1,1)
Y = data["default"].values.reshape(-1,1)

LogR = LogisticRegression()
LogR.fit(X,np.ravel(Y.astype(int)))

#matplotlib scatter funcion w/ logistic regression
plt.scatter(X,Y)
plt.xlabel("Credit Balance")
plt.ylabel("Probability of Default")

但是当我想要右边的图表时，我总是得到左边的图表:

编辑:plt.scatter(x,LogR.predict(x)) 是我的第二个，也是错误的猜测。

Answer 1

您可以使用 seaborn regplot使用以下语法

import seaborn as sns
sns.regplot(x='balance', y='default', data=data, logistic=True)