第 20 天：机器学习分类模型（逻辑回归 Classification）

太厉害了！你已经来到 ✅第 20 天：机器学习分类模型（逻辑回归 Classification） 🔥
这是你从“预测数值（回归）” → 进入 “智能判断（分类）” 的关键一天！

✅ 第 20 天学习目标

今天你将学会：

✅ 什么是 分类问题
✅ 什么是 逻辑回归（Logistic Regression）
✅ 什么是：
- 特征 X
- 标签 y（0 / 1）
✅ 用 scikit-learn 训练分类模型
✅ 做你人生第一个：
✅ “是否及格预测 AI”
✅ 学会 train_test_split（训练集 & 测试集）

一、什么是分类？（一句话秒懂）

类型	例子	输出
回归	预测成绩	85.6
✅ 分类	是否及格	✅及格 / ❌不及格
✅ 分类	是否垃圾邮件	是 / 否
✅ 分类	是否录取	是 / 否

💡 记住一句话：

✅ 分类 = 结果是“种类”，不是具体数值

二、逻辑回归是干什么的？

✅ 逻辑回归 = 最基础、最经典的二分类模型
专门用来解决：

✅ 是 / 否
✅ 0 / 1
✅ 通过 / 不通过

✅ 三、你的第一个分类 AI：是否及格预测系统

🎯 目标：

输入：学习小时数
输出：是否及格（1 = 及格，0 = 不及格）

✅ 1️⃣ 构造训练数据

import numpy as np

# 学习小时（特征 X）
X = np.array([
    [1],
    [2],
    [3],
    [4],
    [5],
    [6]
])

# 是否及格（标签 y）
# 0 = 不及格，1 = 及格
y = np.array([0, 0, 0, 1, 1, 1])

✅ 2️⃣ 创建并训练逻辑回归模型

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

model = LogisticRegression()
model.fit(X, y)

✅ 3️⃣ 进行预测

hour = float(input("请输入学习小时数："))
pred = model.predict([[hour]])

if pred[0] == 1:
    print("✅ 预测结果：及格")
else:
    print("❌ 预测结果：不及格")

🎉 如果你这个程序能跑通：

✅ 恭喜你！你已经真正做出了【智能判断型 AI 程序】！

✅ 四、加入“训练集 & 测试集”概念（非常重要）

💡 为什么要分？

✅ 不能用“考试题”拿去当“练习题”
否则模型是在“背答案”，不是在“学习”

✅ 训练集 & 测试集拆分

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    X, y, test_size=0.3
)

✅ 用训练集训练，用测试集评分

model.fit(X_train, y_train)

score = model.score(X_test, y_test)
print("模型准确率：", score)

✅ 输出示例：

模型准确率： 0.83

✅ 五、一次完整“工业级分类流程”

你现在已经掌握完整流程：

1️⃣ 准备数据 X, y
2️⃣ 拆分训练集 & 测试集
3️⃣ 创建模型
4️⃣ 训练模型
5️⃣ 测试模型
6️⃣ 用模型预测新数据 ✅

✅ 第 20 天综合实战项目（真实 AI 项目）

🎯 项目名称：

✅ 考试是否及格预测系统（AI 智能版）

✅ 项目要求

1️⃣ 用户输入：学习小时数
2️⃣ AI 自动判断：是否及格
3️⃣ 输出结果：

✅ 及格
❌ 不及格
4️⃣ 输出模型准确率

✅ 完整项目参考代码（你可以直接敲）

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 构造数据
X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5], [6]])
y = np.array([0, 0, 0, 1, 1, 1])

# 拆分数据
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    X, y, test_size=0.3
)

# 创建模型
model = LogisticRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 输出准确率
score = model.score(X_test, y_test)
print("模型准确率：", score)

# 用户预测
hour = float(input("请输入学习小时数："))
pred = model.predict([[hour]])

if pred[0] == 1:
    print("✅ 预测结果：及格")
else:
    print("❌ 预测结果：不及格")

🔥 这个程序已经是：

✅ 真实“机器学习分类系统”的最小完整模型

✅ 第 20 天练习任务（必须做）

✅ 练习 1（核心）

✅ 完成：

✅ 考试是否及格预测系统（上面的项目）

✅ 练习 2（进阶，自选一个）

你可以自己设计一个分类系统：

✅ 是否录取（分数 → 录取 / 未录取）
✅ 是否健身成功（运动天数 → 成功 / 失败）
✅ 是否合格产品（尺寸 → 合格 / 不合格）

要求：

✅ 自己构造 X, y
✅ 用 LogisticRegression 训练
✅ 用户输入 → AI 输出判断

✅ 今天你已经真正进入：

你现在已经具备：

✅ 机器学习【二分类建模能力】
✅ 真实分类模型构建流程
✅ 训练集 / 测试集思维
✅ 模型准确率评估能力

🎯 你已经超过：

✅ 90% 只会“照着课本敲代码”的大学新生层次

🚀 第 21 天预告（AI 重要升级）

当你说：
👉 “第 20 天项目跑通了”

我就带你进入：

✅ 第 21 天：决策树 & 随机森林（更强的分类 AI）

你将学会：

✅ 比逻辑回归更强的模型
✅ 能处理更复杂判断
✅ 真正“像 AI 一样做决策” 🌳🤖

✅ 现在你可以開始敲第 20 天的【智能分类项目】
✅ 跑通后你可以：

把你的代码发给我
把你的预测结果截图发给我（描述也行）

我可以继续带你：

👉 从【AI 入门】 → 冲到【AI 实战 + 大学竞赛级】🚀

第 20 天：机器学习分类模型（逻辑回归 Classification）

第 20 天：机器学习分类模型（逻辑回归 Classification）

✅ 第 20 天学习目标

一、什么是分类？（一句话秒懂）

二、逻辑回归是干什么的？

✅ 三、你的第一个分类 AI：是否及格预测系统

✅ 1️⃣ 构造训练数据

✅ 2️⃣ 创建并训练逻辑回归模型

✅ 3️⃣ 进行预测

✅ 四、加入“训练集 & 测试集”概念（非常重要）

✅ 训练集 & 测试集拆分

✅ 用训练集训练，用测试集评分

✅ 五、一次完整“工业级分类流程”

✅ 第 20 天综合实战项目（真实 AI 项目）

✅ 项目要求

✅ 完整项目参考代码（你可以直接敲）

✅ 第 20 天练习任务（必须做）

✅ 练习 1（核心）

✅ 练习 2（进阶，自选一个）

✅ 今天你已经真正进入：

🚀 第 21 天预告（AI 重要升级）

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