1. 引入必要的库

首先，需要引入必要的库。TensorFlow用于构建和训练模型，pandas和numpy用于数据处理，matplotlib用于结果的可视化。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.optimizers import SGD
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

2. 加载自定义数据集

假设有一个CSV文件custom_dataset.csv，其中包含特征（自变量）和标签（因变量）。使用pandas来加载数据，并进行预处理。

# 加载自定义数据集
data = pd.read_csv('custom_dataset.csv')# 假设数据集中有多列特征和一个二分类标签
X = data.iloc[:, :-1].values.astype(np.float32)  # 特征
y = data.iloc[:, -1].values.astype(np.float32)   # 标签# 将标签转换为0和1
y = np.where(y == 'positive', 1, 0)

3. 构建逻辑回归模型

使用TensorFlow的Keras接口来构建逻辑回归模型。

# 构建逻辑回归模型
model = Sequential([Dense(1, activation='sigmoid', input_shape=(X.shape[1],))
])# 编译模型
model.compile(optimizer=SGD(learning_rate=0.01), loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

4. 训练模型

使用自定义数据集训练模型。

# 训练模型
history = model.fit(X, y, epochs=100, batch_size=32, verbose=1)

5. 保存模型

训练完成后，可以使用TensorFlow的save方法保存模型。

# 保存模型
model.save('logistic_regression_model.h5')

6. 加载模型并进行预测

在需要时，可以使用TensorFlow的load_model方法加载模型，并进行预测。

# 加载模型
from tensorflow.keras.models import load_modelloaded_model = load_model('logistic_regression_model.h5')# 进行预测
predictions = loaded_model.predict(X[:5])
predicted_labels = (predictions > 0.5).astype(int)print("Predicted Labels:", predicted_labels.flatten())

7. 结果可视化

可以绘制训练过程中的损失和准确率变化曲线，以帮助理解模型的性能。

# 绘制训练和验证的损失曲线
plt.plot(history.history['loss'], label='Loss')
plt.title('Model Loss')
plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('Loss')
plt.legend()
plt.show()# 绘制训练和验证的准确率曲线
plt.plot(history.history['accuracy'], label='Accuracy')
plt.title('Model Accuracy')
plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.legend()
plt.show()