python - 如何构建该数据集以进行多项逻辑回归

Question

我有一个如图所示的数据集。我需要对这个数据集应用逻辑回归并尝试预测 R 的正确结果。问题是 R 可以采用 3 个不同的值，如图所示 (W,L,D)。我如何构建它以与逻辑回归一起使用？我正在使用 python 和 sklearn 逻辑回归。

Answer 1

使用 A、M、D、H 创建一个数据框或 numpy ndarray，将其称为 x_train，然后将 R 放入另一个 ndarry 中，将其命名为 y_train，现在您可以在下面使用

LogisticRegression(multi_class='multinomial',solver ='newton-cg').fit(x_train,y_train)

但根据实际情况，你可能需要在拟合模型之前做一些标准化/转换，你也可以引用this关于使用 iris 数据集的说明。