Публикации по теме 'logistic-regression'


Биномиальная логистическая регрессия · Объяснение математики
Содержание Знайте это, прежде чем продолжить чтение Сигмовидная функция Основная идея прогнозирования. Биномиальная логистическая регрессия Краткий обзор линейных моделей От линейной регрессии к бинарной логистической регрессии Как мы оцениваем параметры Градиентный спуск Метод Ньютона Знайте это, прежде чем продолжить чтение Часть 1: сигмовидная функция Отправной точкой бинарной логистической регрессии является сигмоидальная функция . Сигмовидная..
Как улучшить логистическую регрессию?
РУКОВОДСТВО ПО ЛОГИСТИЧЕСКОЙ РЕГРЕССИИ Как улучшить логистическую регрессию? Раздел 3: Настройка модели в Python Ссылка Как реализовать логистическую регрессию? Раздел 2: Построение модели на Python , прежде чем продолжить… [10] Определение параметров поиска по сетке param_grid_lr = { 'max_iter': [20, 50, 100, 200, 500, 1000], 'solver': ['newton-cg', 'lbfgs', 'liblinear', 'sag', 'saga'], 'class_weight': ['balanced']..
Давайте учимся на опросе StackOverflow
Исследовательский анализ данных с помощью pandas, seaborn и sklearn Какие IDE самые популярные? На какие аспекты обращают внимание разработчики программного обеспечения при приеме на новую работу? Что определяет удовлетворенность людей работой? Чтобы ответить на эти вопросы, я углубился в опрос Stack Overflow 2017 и обнаружил некоторые интересные результаты. Я выбрал опрос 2017 года вместо последнего, потому что он содержит более релевантную числовую информацию. Опрос был..
Выполнение логистической регрессии с данными WIDS 2020 ICU с использованием пакета vtreat в R
Пакет vtreat может решить множество проблем с данными для ученых, занимающихся данными, включая недостающие данные, управление выбросами, чрезмерную подгонку модели и т. д., и это лишь некоторые из них. Этот процесс будет состоять из трех шагов: сначала мы разработаем план лечения, на втором этапе мы смоделируем план, а на последнем этапе мы подгоним план лечения. Наш набор данных WIDS 2020 содержит огромное количество переменных, многие из которых являются категориальными переменными,..
Управление весами классов и порогом принятия решения
Сравнение двух методов сохранения баланса в классификации Контекст: Обработка дисбаланса набора данных в задачах классификации - очень горячая тема в сообществе машинного обучения (ML). Здесь мы имеем в виду несбалансированность доли выборок для каждого класса ответов. Проходя через ISLR Джеймса, Виттена, Хасти, Тибширани - я натолкнулся на этот момент, и подход к устранению неблагоприятных последствий таких дисбалансов заключается в манипулировании пороговым пределом вероятности,..
Функции энтропии, кросс-энтропии и потерь
Когда мы говорим о функции потерь логистической регрессии, все мы знаем, что это кросс-энтропия. Но какова интуиция при использовании потери кросс-энтропии? Сегодня мы поговорим об энтропии, кросс-энтропии и функциях потерь с точки зрения теории информации . «Теория информации занимается представлением данных в компактном виде (задача, известная как сжатие данных или исходное кодирование), а также их передачей и хранением, устойчивым к ошибкам». Мы свяжем два понятия (энтропия и..
Регулярная логистическая регрессия
Регулярная логистическая регрессия Уменьшите количество переменных для диагностики рака груди При работе с множеством различных переменных для прогнозирования результата не только требуется гораздо больше времени для сбора всей информации, в зависимости от типа эксперимента, вы также можете собрать информацию, которая не обязательно имеет отношение к другим переменным или коррелирует с другими переменными. В этом анализе я буду использовать метод, который уменьшает количество..