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Z = logreg.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])調(diào)用predict()函數(shù)進行預(yù)測 ， 預(yù)測結(jié)果賦值給Z 。即：
Z = logreg.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])[1 1 1 ..., 2 2 2]size: 39501
Z = Z.reshape(xx.shape)調(diào)用reshape()函數(shù)修改形狀，將Z變量轉(zhuǎn)換為兩個特征（長度和寬度），則39501個數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為171*231的矩陣 。Z = Z.reshape(xx.shape)輸出如下：
[[1 1 1 ..., 2 2 2][1 1 1 ..., 2 2 2][0 1 1 ..., 2 2 2]...,[0 0 0 ..., 2 2 2][0 0 0 ..., 2 2 2][0 0 0 ..., 2 2 2]]
plt.pcolormesh(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Paired)調(diào)用pcolormesh()函數(shù)將xx、yy兩個網(wǎng)格矩陣和對應(yīng)的預(yù)測結(jié)果Z繪制在圖片上，可以發(fā)現(xiàn)輸出為三個顏色區(qū)塊，分布表示分類的三類區(qū)域 。cmap=plt.cm.Paired表示繪圖樣式選擇Paired主題 ， 輸出區(qū)域如下圖所示：

plt.scatter(X[:50,0], X[:50,1], color=‘red’,marker=‘o’, label=‘setosa’)調(diào)用scatter()繪制散點圖，第一個參數(shù)為第一列數(shù)據(jù)（長度） ， 第二個參數(shù)為第二列數(shù)據(jù)（寬度），第三、四個參數(shù)為設(shè)置點的顏色為紅色，款式為圓圈，最后標記為setosa 。
五.本章小結(jié)回歸分析是通過建立一個回歸方程用來預(yù)測目標值，并求解這個回歸方程的回歸系數(shù)的方法 。它是統(tǒng)計學(xué)中最重要的工具之一，包括線性回歸、多項式回歸、邏輯回歸、非線性回歸等 。常用來確定變量之間是否存在相關(guān)關(guān)系，并找出數(shù)學(xué)表達式 ， 也可以通過控制幾個變量的值來預(yù)測另一個變量的值，比如房價預(yù)測、增長趨勢、是否患病等問題 。
在Python中 ， 我們通過調(diào)用Sklearn機器學(xué)習庫的LinearRegression模型實現(xiàn)線性回歸分析，調(diào)用PolynomialFeatures模型實現(xiàn)多項式回歸分析，調(diào)用LogisticRegression模型實現(xiàn)邏輯回歸分析 。希望讀者實現(xiàn)本章節(jié)中的每一部分代碼 ， 從而更好的用于自己的研究領(lǐng)域、解決自己遇到的問題 。
該系列所有代碼下載地址：
https://github.com/eastmountyxz/Python-zero2one
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