用Python根据三围数据判断出用户性别_惠州计算机Python培训学校

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']

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