批量多分类logistic回归并导出结果

### 使用PMML进行逻辑回归分析 逻辑回归是一种广泛应用于分类问题中的统计学习方法，在金融领域尤其适用于风险评估和预测。通过将逻辑回归模型导出为PMML格式，可以在不同平台上轻松共享和部署这些模型。 为了创建并使用基于PMML的逻辑回归模型，通常会经历以下几个过程： #### 创建逻辑回归模型并将其实例化到PMML文件中 利用`sklearn2pmml`库可以方便地完成这一操作。下面是一个具体的例子，展示了如何训练一个逻辑回归模型，并将其转换为PMML格式存储下来[^4]。 ```python from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.datasets import load_iris import pandas as pd from sklearn2pmml.pipeline import PMMLPipeline from sklearn2pmml import sklearn2pmml # 加载数据集 data = load_iris() df = pd.DataFrame(data.data, columns=data.feature_names) X = df[['sepal length (cm)', 'sepal width (cm)', 'petal length (cm)', 'petal width (cm)']] y = data.target # 构建管道并拟合模型 pipeline = PMMLPipeline([ ("classifier", LogisticRegression()) ]) pipeline.fit(X, y) # 导出至PMML文件 sklearn2pmml(pipeline, "LogisticRegressionIris.pmml", with_repr=True) ``` 这段代码首先定义了一个包含逻辑回归估计器在内的流水线对象；接着用给定的数据进行了模型训练；最后一步则是把整个流程连同所学得参数一起序列化到了指定路径下的`.pmml`文件里。 #### 载入已有的PMML逻辑回归模型并执行预测 一旦有了上述生成好的PMML文件之后，就可以借助于其他工具或编程环境来进行推理计算了。这里给出一段Python脚本片段说明怎样读取这个外部资源进而实施批量打分任务[^2]。 ```python from sklearn_pmml import PMMLPipeline # 初始化PMMLPipeline实例并通过传参加载本地存在的PMML文档 pipeline = PMMLPipeline.from_pmml('LogisticRegressionIris.pmml') # 对新样本做概率预估 predictions = pipeline.predict_proba(X_test) print(predictions) ``` 此部分实现了从磁盘上恢复先前保存下来的PMML表示形式，并调用了其内置的方法来获取测试集中各条记录属于各个类别的可能性大小。