Свързани публикации 'logistic-regression'
Вградени модели за машинно обучение Scikit-Learn за задача за класификация
Няма да пиша много тук, защото съдържанието е почти същото като публикацията на задачата за регресия. Трябва само да добавим нова стъпка, която кодира категоричната променлива в числова, ако не е числова.
В тази публикация ще използвам набор от данни за класификация на пола. Съдържа осем колони с пол като цел . Можете да получите достъп до набора от данни тук . Това са стъпка по стъпка.
1. Импортирайте необходимите библиотеки
# Data processing
import pandas as pd
from..
Резюме на моделите на машинно обучение 1 (python)
Това резюме има за цел да предостави общ преглед на най-често използваните модели за машинно обучение в Python, включително линейна регресия, логистична регресия, дървета на решенията, произволни гори, поддържащи векторни машини и невронни мрежи. Резюмето ще обхване линейната регресия и логистичната регресия, както и някои най-добри практики за прилагането им в Python.
Линейна регресия
Логистична регресия
Линейна регресия
Уравнение на простата линейна регресия, където bo е..
Каква е идеята зад логистичната регресия?
Какъв е проблемът с класификацията? Как работи логистичната регресия? | Приложен DS #2
В този урок ще обсъдим популярния алгоритъм за контролирано обучение — логистична регресия.
Какво ще научите:
Какво представлява проблемът с класификацията в машинното обучение? Логистична регресия и нейният работен процес
1. Какво представлява проблемът с класификацията?
Представете си, че имаме пациент, който има следните записи:
концентрация на глюкоза: 197 Кръвно налягане: 70..
Прогноза за изтичане на клиенти и извличане на прозрения от ML модел
Въведение
Телекомуникационният оператор Interconnect би искал да може да прогнозира отлив на клиенти. Ако се установи, че даден потребител планира да напусне, ще му бъдат предложени промоционални кодове и специални опции за план.
Маркетинговият екип на Interconnect е събрал някои от личните данни на своите клиенти, включително информация за техните планове и договори.
Цели
Боравене с данни за дисбаланс — Първо ще изпълним модела без обработка на дисбаланс, след което ще..
Използвайте машинно обучение, за да решите кой е вероятно да просрочи заема
Вчера реших да си почина от изучаването на алгебра, която не бях учил повече от три десетилетия, и да се включа в състезание на общността Kaggle. Конкурсът беше написан на испански, но заглавието и наборите от данни бяха написани на английски, така че направих предположението, че става дума за неизпълнение на банкови заеми.
Как да извършим логистична регресия на mtcars?
Логистична регресия • Контролиран машинен алгоритъм, който предвижда вероятността за възникване на двоично събитие • Например определяне дали има вероятност дадено лице да има диабет; ще има два възможни изхода, „да“, те имат диабет, или „не“, те нямат диабет • Този метод е известен като двоична класификация
По какво се различава логистичната регресия от линейната регресия? • При линейната регресия целевият резултат е числена непрекъсната стойност, докато при логистичната регресия..
Изследване на света на машинното обучение с mlr3 в R
mlr3 е мощен пакет в R за машинно обучение и прогнозно моделиране. Той е изграден върху пакета mlr и предоставя рационализиран и ефективен начин за обучение и оценка на модели за машинно обучение.
Някои от основните характеристики на mlr3 включват:
Прост и последователен синтаксис за обучение и оценка на модели за машинно обучение, независимо от...
