Python逻辑回归模型中变量系数的查看方法

在机器学习领域，逻辑回归是一种广泛应用的分类算法，它通过拟合一个逻辑函数来预测二元或多元离散响应的概率，在逻辑回归模型中，我们通常关心的是各个自变量对因变量的影响程度，这可以通过查看模型的系数来实现，本文将介绍如何在Python中使用逻辑回归模型查看变量系数的方法。

我们需要导入所需的库，在Python中，常用的逻辑回归库有scikit-learn和statsmodels，这里我们以scikit-learn为例进行讲解。

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

接下来，我们需要准备数据，假设我们已经有了一个包含自变量X和因变量y的数据集，我们可以将其分为训练集和测试集。

假设X和y已经准备好
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

我们可以创建一个逻辑回归模型，并使用训练集对其进行拟合。

创建逻辑回归模型
log_reg = LogisticRegression()
使用训练集拟合模型
log_reg.fit(X_train, y_train)

拟合完成后，我们可以查看模型的系数，在scikit-learn中，可以使用coef_属性来获取模型的系数，需要注意的是，这里的系数是经过正则化处理的，即每个系数都除以了其对应的特征向量的L2范数，如果需要查看未经正则化的原始系数，可以使用coef_属性加上参数intercept=False。

查看经过正则化处理的系数
coefficients = log_reg.coef_
print("经过正则化处理的系数：", coefficients)
查看未经正则化的原始系数
raw_coefficients = log_reg.coef_[0]
print("未经正则化的原始系数：", raw_coefficients)

我们还可以使用intercept_属性来查看模型的截距，截距表示当所有自变量为0时，因变量的期望值。

查看截距
intercept = log_reg.intercept_
print("截距：", intercept)

在Python中查看逻辑回归模型的变量系数非常简单，只需要创建一个逻辑回归模型，使用训练集对其进行拟合，然后使用coef_和intercept_属性即可查看模型的系数和截距，这些信息对于理解模型的工作原理以及评估模型的性能具有重要意义。