Публикации по теме 'logistic-regression'
Встроенные модели машинного обучения Scikit-Learn для задачи классификации
Я не буду много писать здесь, потому что содержание почти такое же, как и в посте о задаче регрессии. Нам нужно только добавить новый шаг, который кодирует категориальную переменную в числовую, если она не является числовой.
В этом посте я буду использовать набор данных гендерной классификации. Он содержит восемь столбцов с полом в качестве цели . Вы можете получить доступ к набору данных здесь . Это шаг за шагом.
1. Импортируйте необходимые библиотеки
# Data processing..
Сводка по моделям машинного обучения 1 (python)
Это краткое изложение призвано предоставить обзор наиболее часто используемых моделей машинного обучения в Python, включая линейную регрессию, логистическую регрессию, деревья решений, случайные леса, машины опорных векторов и нейронные сети. В сводке будут рассмотрены линейная регрессия и логистическая регрессия, а также некоторые рекомендации по их реализации в Python.
Линейная регрессия
Логистическая регрессия
Линейная регрессия
Уравнение простой линейной регрессии, где bo —..
В чем идея логистической регрессии?
В чем проблема классификации? Как работает логистическая регрессия? | Прикладной ДС №2
В этом руководстве мы обсудим популярный алгоритм обучения с учителем — логистическую регрессию.
Что вы узнаете:
Что такое проблема классификации в машинном обучении? Логистическая регрессия и ее рабочий процесс
1. Что такое проблема классификации?
Представьте, что у нас есть пациент, у которого есть следующие записи:
концентрация глюкозы: 197 Артериальное давление: 70 Толщина..
Прогнозирование оттока клиентов и извлечение информации из модели машинного обучения
Введение
Оператор связи Interconnect хотел бы иметь возможность прогнозировать отток клиентов. Если выяснится, что пользователь планирует уйти, ему будут предложены промокоды и специальные варианты плана.
Маркетинговая команда Interconnect собрала некоторые личные данные своих клиентов, включая информацию об их планах и контрактах.
Цели
Обработка данных о дисбалансе — Сначала мы выполним модель без обработки дисбаланса, затем мы будем использовать технику как передискретизации,..
Используйте машинное обучение, чтобы решить, кто, скорее всего, не выплатит кредит
Вчера я решил сделать перерыв в изучении алгебры, которую не изучал более трех десятилетий, и принять участие в соревновании сообщества Kaggle. Конкурс был написан на испанском языке, но название и наборы данных были написаны на английском языке, поэтому я предположил, что речь идет о невыплате банковских кредитов.
Как выполнить логистическую регрессию на mtcars?
Логистическая регрессия • Машинный алгоритм с учителем, который предсказывает вероятность возникновения бинарного события • Например, определение вероятности наличия у человека диабета; будет два возможных исхода: «да» у них диабет или «нет» у них нет диабета • Этот метод известен как бинарная классификация.
Чем логистическая регрессия отличается от линейной регрессии? • В линейной регрессии целевой результат представляет собой числовое непрерывное значение, тогда как в..
Изучение мира машинного обучения с помощью mlr3 в R
mlr3 — это мощный пакет R для машинного обучения и прогнозного моделирования. Он построен на основе пакета mlr и обеспечивает упрощенный и эффективный способ обучения и оценки моделей машинного обучения.
Некоторые из ключевых особенностей mlr3 включают в себя:
Простой и последовательный синтаксис для обучения и оценки моделей машинного обучения независимо от…
