Публикации по теме 'logistic-regression'


Интерпретация коэффициентов модели — Логистическая регрессия для машинного обучения
Когда дело доходит до анализа данных, регрессионный анализ является популярным статистическим методом, используемым для моделирования связи между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. Двумя наиболее часто используемыми регрессионными моделями являются линейная регрессия и логистическая регрессия. В то время как линейная регрессия полезна для прогнозирования непрерывных результатов, логистическая регрессия используется для прогнозирования бинарных..
Как реализовать логистическую регрессию с помощью Sklearn в Python
Регрессия — это процесс выявления взаимосвязей между данными в наборе данных и прогнозирования возможного результата. Логистическая регрессия — это форма регрессии, в основном ориентированная на дискретные функции или бинарную цель, которая отличается от линейной регрессии, которая работает с непрерывными функциями. Линейная регрессия представлена ​​линией y= mx+b, тогда как логистическая регрессия представлена ​​y= 1/e^-(mx+b), образующей сигмовидную кривую. Реализация логистической..
Понимание разницы между моделями линейной и логистической регрессии
Регрессионный анализ — это популярный статистический метод, используемый для прогнозирования взаимосвязи между одной зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. В этом сообщении блога мы обсудим две наиболее часто используемые модели регрессии — линейную регрессию и логистическую регрессию — и их различия. Линейная регрессия Линейная регрессия — это регрессионный анализ, используемый для моделирования линейной зависимости между зависимой переменной и..
Модель прогнозирования одобрения кредитной карты на Python
Искусство машинного обучения состоит в том, что его можно использовать для решения различных задач на основе исторических данных. В этом блоге мы попытаемся предсказать, насколько вероятно, что запрос кредитной карты будет одобрен. Бизнес-проблема: в банковские учреждения поступило так много заявок на получение кредитной карты. Обработка каждого запроса вручную может занять очень много времени, а также привести к ошибкам, связанным с человеческим фактором. Однако, если мы сможем..
Как я использовал оценщик ExtraTrees для прогнозирования качества вина
Это снова то самое время: соревнование на игровой площадке Kaggle. Первое соревнование в феврале длится две недели вместо одной недели в январе. Эта конкуренция представляет собой проблему множественной классификации, касающуюся качества вина. Постановку задачи для этого вопроса о конкуренции можно увидеть ниже:
Алгоритмы классификации: KNN, наивный байесовский алгоритм и логистическая регрессия
В области машинного обучения существует важное семейство алгоритмов, известных как алгоритмы классификации. В отличие от регрессии, которая используется для прогнозирования непрерывных выходных данных, алгоритмы классификации используются для прогнозирования дискретных выходных данных или классов. Они помогают отвечать на вопросы «да» или «нет», различать разные категории объекта или определять, к какому из нескольких классов относится наблюдение. Способность классифицировать или..
Логистическая регрессия: союз регрессии и классификации
Техника регрессии - это не только линейная регрессия. Мощность и простота регрессии также можно использовать для классификации с помощью логистической регрессии, которая классифицирует результат как 0 или 1 или как Истина / Ложь (я тоже люблю называть это псевдоклассификатором). Итак, давайте продолжим наше путешествие по машинному обучению и погрузимся в логистическую регрессию. 1. Зачем нам нужна логистическая регрессия? Подумайте о ситуации, когда у вас есть линейность в..