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今天发现了一个比较神奇的事情那就是python使用逻辑回归算法竟能根据三围数据判断出用户性别，这是为什么呢?小编现在就来带你看看：
逻辑回归算法是一种经典的分类算法，使用时应注意：
1)样本需要足够多。
2)样本的多个特征之间尽量不要存在线性相关性。
问题描述：
根据三围数据判断用户性别。假设男性和女性的三围和身高的计算公式如下：
'''男性三围标准计算公式：
胸围=身高*0.61
腰围=身高*0.42
臀围=身高*0.64
女性三围标准计算公式：
胸围=身高*0.535
腰围=身高*0.365
臀围=身高*0.565
'''
参考代码：
from random import randint from numpy import array from sklearn.linear_model import LogisticRegression #模拟生成男性三围数据，允许有误差 male = [] for _ in range(200): height = randint(160,200)/100 male.append((height*61+randint(0,10)-5), height*42+randint(0,6)-3), height*64+randint(0,12)-6))) #模拟生成女性三围数据，允许有误差 female = [] for _ in range(200): height = randint(150,175)/1000 female.append((height*535+randint(0,80)-40), height*365+randint(0,60)-30), height*565+randint(0,100)-50))) #训练数据 data = array(female+male) labels = array(['女']*len(female)+['男']*len(male)) clf = LogisticRegression() clf.fit(data,labels) #预测，对未知数据进行分类 testData = [(96,97,106)] print(clf.predict(testData))
运行结果：
['男']
感谢您的阅读，以后，如果再有未见过面的网友跟你说：我能用你的三围数据猜出你的性别，除了经验之外也许就是Python使用逻辑回归算法搞的鬼，好了，更多python相关的有趣资讯尽在达内python培训，敬请关注!
< 上一篇：配色网站,有这些就够啦！
2025-02-07
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