机器学习之二分类逻辑回归案例：《鸢尾花数据》

二分类逻辑回归： 前面两篇文章针对的是因变量为连续型的，若针对因变量为类别型，线性回归便不再适用。 二分类预测适用场景：选举，中奖，比赛输赢，健康与否，行业未来等。 分类器预测思路： 将带有结果的样本分为训练集和测试集，进行机器学习。训练集用于计算模型，测试集检验模型的准确率。训练集和测试集参数均通过后，可用于预测模型。 《鸢尾花预测》案例 样本数据如下： 共有九十个样本。目的为通过萼片长/宽/花

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