Logistic 回歸 - 模型准確度得分和預測不符

Question

為二元分類任務創建了一個非常簡單的 scikit-learn 邏輯回歸模型。 訓練集和測試集是分開的。 使用相同數據集的隨機森林模型和決策樹的准確度約為 0.9。

這是邏輯回歸模型：

logreg_model = LogisticRegression(random_state=99).fit(X_train, y_train)
logreg_acc = logreg_model.score(X_test, y_test)
logreg_pred = logreg_model.predict(X_test) 
print("Log reg model accuracy:", logreg_acc)
print("Log reg prediction:", logreg_pred)
print("Actual:",y_test)

結果如下：

Log reg model accuracy: 0.8701298701298701
Log reg prediction: [0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
 0 0 0 0 0 0]
Actual: [1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0
 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0
 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
 0 0 1 0 0 0]

准確率怎么可能是 0.87，而預測卻把所有的分類都弄錯了？ 這里有什么錯誤？ 我錯過了什么？

謝謝你。

Answer 1

關於您擁有的准確性

您已正確預測了大部分零。 對我來說，你得到的准確度分數看起來相當正確。

您可以通過仔細檢查accuracy_score您logreg_pred和y_test 。

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