Публикации по теме 'logistic-regression'
Доступный вывод логистической регрессии
Математика модели, от Бернулли до кросс-энтропии
Этот пост предназначен для людей, которые уже знают, что такое логистическая регрессия (и, возможно, использовали ее один или два раза) и хотят более принципиального понимания математики, стоящей за ней.
Некоторое знакомство с базовой вероятностью (распределение вероятностей, совместная вероятность, взаимоисключающие события) и статистикой, вероятно, потребуется, чтобы максимально использовать то, что последует. Без лишних слов,..
Изучение контролируемого обучения
В этой статье я собираюсь представить результаты использования 4 различных алгоритмов для задач классификации: логистическая регрессия, деревья решений, k ближайших соседей и нейронные сети. Для этого я буду использовать набор данных Качество красного вина . Кроме того, я использую sklearn для реализации каждого из алгоритмов. Реализацию можно найти по этой ссылке .
I. Введение набора данных и предварительная обработка
Он содержит 11 физико-химических свойств (признаков), а также..
Логистическая регрессия
Логистическая регрессия — это модель классификации, которая очень полезна для задач бинарной классификации. Он предсказывает вероятность возникновения бинарного исхода с помощью сигмовидной функции. Сигмовидная функция образует форму S и представляет собой математическую функцию, которая сопоставляет любое действительное число с вероятностью от 1 до 0.
Давайте сделаем пример с сигмовидной функцией:
По заданным весам смещения вычислить вероятность того, что единица наблюдения..
Логистическая регрессия является краеугольным камнем прогнозного моделирования и классификации в этой области…
Логистическая регрессия является краеугольным камнем прогнозного моделирования и классификации в области науки о данных. Его универсальность выходит за рамки его базовой формы, охватывая различные передовые методы, которые подходят для широкого спектра сценариев. В этой всеобъемлющей статье мы рассмотрим четыре различных подхода к логистической регрессии, объяснив их формулы, преимущества и ограничения на наглядных примерах.
1. Простая логистическая регрессия
По своей сути простая..
Увеличьте доход от вернувшегося посетителя на веб-сайте онлайн-покупателя
Намерение онлайн-покупателей: обзор проекта
· Создайте модель, которая поможет бизнес-команде узнать о намерениях онлайн-покупателей в отношении их веб-сайта.
· Имя набора данных, полученное от Kaggle, с названием набора данных «Намерение онлайн-покупателей»
· Этот набор данных имеет 12330 данных
· С самого начала мы выбираем числовой и категориальный столбец, чтобы посмотреть общую картину из набора данных
· Нет пропущенных значений и есть 125 повторяющихся данных
· В этой..
РОЗНИЧНЫЙ ПРОЕКТ FRESCO
Описание проблемы:
Данные анализируют данные о транзакциях клиентов Fresco Retail для прогнозирования решений о возврате с использованием различных точек данных, таких как история клиента, способы оплаты, типы магазинов, характер продукта и т. д.
Цель:
Изучить влияние различных точек данных транзакции и их влияние на окончательное решение клиента вернуть товар (ы), купленный в рамках транзакции.
Подход:
Правильно понимать переменные данных. Очистить данные Провести EDA..
Логистическая регрессия
В отличие от неконтролируемого алгоритма кластеризации K-средних, алгоритм логистической регрессии является контролируемым алгоритмом. Но что такое контролируемый алгоритм?
При обучении с учителем машина получает данные, характеристики которых называются «признаками» и которые были заранее аннотированы; это то, что мы называем «ярлыками». Цель состоит в том, чтобы машина могла предсказывать этикетку только по признакам.
Во-первых, нам нужно дать машине набор данных и позволить ей..
