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vue实现逻辑回归分析

2026-02-23 07:32:53VUE

Vue 实现逻辑回归分析

在 Vue 中实现逻辑回归分析通常需要结合前端框架与机器学习库。以下是实现逻辑回归分析的步骤：

安装依赖 确保项目中安装了必要的依赖库，如 tensorflow.js 或 ml.js。可以通过 npm 或 yarn 安装：

npm install @tensorflow/tfjs @tensorflow-models/logistic-regression

引入库 在 Vue 组件中引入所需的库：

import * as tf from '@tensorflow/tfjs';
import { LogisticRegression } from '@tensorflow-models/logistic-regression';

准备数据 逻辑回归需要训练数据和测试数据。数据通常以数组形式存储，包含特征和标签：

const features = [[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5]];
const labels = [0, 0, 1, 1];

训练模型 使用 LogisticRegression 类训练模型：

async function trainModel() {
  const model = new LogisticRegression();
  await model.fit(features, labels, { learningRate: 0.1, iterations: 100 });
  return model;
}

预测结果 训练完成后，可以使用模型进行预测：

vue实现逻辑回归分析

async function predict() {
  const model = await trainModel();
  const prediction = await model.predict([[5, 6]]);
  console.log(prediction);
}

在 Vue 组件中使用 将上述逻辑集成到 Vue 组件的 methods 或 setup 中：

export default {
  methods: {
    async trainAndPredict() {
      const model = await trainModel();
      const prediction = await model.predict([[5, 6]]);
      this.predictionResult = prediction;
    }
  },
  data() {
    return {
      predictionResult: null
    };
  }
};

使用 ml.js 实现逻辑回归

如果选择 ml.js，实现方式类似：

安装 ml.js

vue实现逻辑回归分析

npm install ml-logistic-regression

引入并使用

import { LogisticRegression } from 'ml-logistic-regression';

const features = [[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5]];
const labels = [0, 0, 1, 1];

const model = new LogisticRegression();
model.train(features, labels);

const prediction = model.predict([[5, 6]]);
console.log(prediction);

可视化结果

可以使用图表库（如 chart.js）可视化逻辑回归的结果：

安装 chart.js

npm install chart.js

在 Vue 中绘制图表

import { Chart } from 'chart.js';

const ctx = document.getElementById('myChart').getContext('2d');
const chart = new Chart(ctx, {
  type: 'scatter',
  data: {
    datasets: [
      {
        label: 'Data Points',
        data: features.map((f, i) => ({ x: f[0], y: f[1], label: labels[i] })),
        backgroundColor: labels.map(l => (l === 0 ? 'red' : 'blue'))
      }
    ]
  }
});