线性边界:逻辑回归假设数据是线性可分的,这在某些复杂场景下可能不成立。 特征选择:逻辑回归对于不相关的特征和特征之间的相互作用比较敏感。 通过这个章节,我们可以看到逻辑回归在简洁性和解释性方面有着显著的优点,但同时也存在一定的局限性。 三、数学原理 理解逻辑回归背后的数学原理是掌握这一算法的关键。这部分将...
array([0], dtype=int64) 3、求出逻辑回归函数并绘制曲线 逻辑回归函数 # 先求出回归函数y=a+bx,再代入逻辑函数中pred_y=1/(1+np.exp(-y))b=modelLR.coef_ a=modelLR.intercept_print('该模型对应的回归函数为:1/(1+exp-(%f+%f*x))'%(a,b))>>>该模型对应的回归函数为:1/(1+exp-(-4.891...
机器学习模型,能够将训练数据的特征和标签转化成一个决策面,机器学习处于分类问题的决策过程; 评估分类算法的指标是正确率= 正确分类的个数/总数 4、逻辑回归LogisticRegression 逻辑回归用于二分分类问题,逻辑回归,不是一个回归算法,它是一个二分分类的算法, 逻辑函数:逻辑函数是一个S形曲线,y值是从0到1的光滑函...
这样去更新逻辑回归前面对应算法的权重参数,提升原本属于1类别的概率,降低原本是0类别的概率。 二、python代码实现案例--癌症分类预测 # 导入模块importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfrom...
【机器学习】逻辑回归案例二:鸢尾花数据分类,决策边界绘制逐步代码讲解,逻辑回归案例二:鸢尾花数据分类,决策边界绘制逐步代码讲解1数据加载2数据EDA3模型创建及应用3.1数据切分3.2创建模型与分类3.3决策边界绘制
我们很容易可以分析出此问题就是一个对Class的二分类问题,我们可以使用逻辑回归训练出合理模型,再对Class值进行预测。 样本不均衡解决方案 我们从上面对Class属性值的统计图可以看出来,此数据集中样本十分不均衡,正常的样本有284315,而异常样本只有 492,相差了500余倍,那么我们应该怎么处理这种情况呢?
学习目录: 逻辑回归内容目录: 逻辑回归应用场景:应用于二分类问题 逻辑回归原理:将线性回归的输出映射到**函数sigmiod上,输出0-1区间的一个数,当做概率值,若大于我们设置的阈值,则认为他属于这个类别。 损失函数:对数似然函数 整体逻辑回归流程: API: 分类评估指标 精确率和召回率的计算: 当样本分类不均衡时,99...
逻辑回归案例一:保险与年龄之间关系分析 1 数据加载 导入模块和加载数据 importpandasaspd frommatplotlibimportpyplotasplt %matplotlibinline importwarnings warnings.filterwarnings('ignore') df=pd.read_csv('../data/insurance_data.csv') df.head()
我们可以看到 正常的交易数据有2.8w左右数据,异常的交易数据有492,与真实情况类似。 二. 目标 我们需要通过分析样例数据,通过逻辑回归构建一个模型,对新增的交易数据进行预测,如果觉得是可疑的数据,则进行提醒。 参考: https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1003590004#/courseDetail?tab=1...
机器学习之逻辑回归(一):逻辑回归的原理、模型、**函数的使用、损失函数、优化方法(附手写案例),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。