主要介绍了sklearn线性逻辑回归和非线性逻辑回归的实现，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

线性逻辑回归 本文用代码实现怎么利用sklearn来进行线性逻辑回归的计算，下面先来看看用到的数据。 这是有两行特征的数据，然后第三行是数据的标签。 python代码 首先导入包和载入数据 写一个画图的函数，把这些数据表示出来： 然后我们调用这个函数得到下面的图像： 接下来开始创建模型并拟合，然后调用sklearn里面的逻辑回归方法，里面的函数可以自动帮算出权值和偏置值，非常简单，接着画出图像。 最后我们可以来看看评估值： 可以看到，正确率、召回率、F