Использование логистической регрессии для оценки рисков кибербезопасности Во все более взаимосвязанном цифровом ландшафте защита конфиденциальных данных и критически важной инфраструктуры приобретает первостепенное значение. Инциденты кибербезопасности представляют собой серьезную угрозу для предприятий и организаций, что может привести к утечке данных, финансовым потерям и репутационному ущербу. Чтобы снизить эти риски, компании обращаются к методам машинного обучения, таким как..

Если вы не видели мои предыдущие статьи, объясняющие логистическую регрессию, то взгляните сначала на часть 1 и часть 2 . Как только вы будете довольны пониманием, давайте перейдем к хорошему примеру кода. Получить код можно здесь . В этой статье мы напишем логистическую регрессию, чтобы предсказать, может ли человек, обладающий определенными качествами, заболеть сердечным приступом. Вы можете скачать набор данных с Kaggle . Внимательно посмотрите на данные, которые у нас..

Классификация данных о ваших клиентах может оказаться непростой задачей. Вам нужно правильно ответить на вопросы, а затем отправить своих продавцов, чтобы они собрали для вас данные. Если для этого вам нужен хороший пакет, смело пробуйте Рапидтрейд . пс. Скачать исходники можно здесь , а если вам нужно введение в логистическую регрессию, то можно начать со статьи 1 . Итак, давайте посмотрим на этот набор данных, загруженный с Kaggle . Вот некоторые моменты, которые следует..