prp(TreeModel, type = 2, extra = 1) perf3 <- performance(pred3, 'tpr', 'fpr') plot(perf3) 考虑到我们的树状模型的复杂性,这些结果并不令人满意,所以我们不得不再次怀疑第一个例子中更简单的Logistic Regression模型是否更好。 方法四:随机森林 与其建立一棵决策树,我们可以使
Logistic Regression逻辑回归(Logistic Regression)是一种广泛使用的统计方法,用于预测一个二分类结果发生的概率。 Logistic Regression是一种广泛使用的分类算法,它的主要思想是将输入变量的线性组合映射到0到1…
代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 perf3<-performance(pred3,'tpr','fpr')plot(perf3) 考虑到我们的树状模型的复杂性,这些结果并不令人满意,所以我们不得不再次怀疑第一个例子中更简单的Logistic Regression模型是否更好。 方法四:随机森林 与其建立一棵决策树,我们可以使用随机森林方法来创建一...
result2 # Evaluating logistic regression 评估逻辑回归 final_theta = result2[0] predictions = predict(final_theta, X) correct = [1ifa==belse0for(a, b)inzip(predictions, y)] accuracy =sum(correct) /len(correct) accuracy# 0.8135593220338984 # Decision boundary(决策边界) x = np.linspace(-1...
运行 AI代码解释 importtorchimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorch.nn.functionalasFx_data=torch.Tensor([[1.0],[2.0],[3.0]])y_data=torch.Tensor([[0],[0],[1]])classLogisticRegressionModel(torch.nn.Module):def__init__(self):super(LogisticRegressionModel,self).__init__()self...
plot(perf3) 考虑到我们的树状模型的复杂性,这些结果并不令人满意,所以我们不得不再次怀疑第一个例子中更简单的Logistic Regression模型是否更好。 方法四:随机森林 与其建立一棵决策树,我们可以使用随机森林方法来创建一个决策树 "森林"。在这种方法中,最终结果是类的模式(如果我们正在研究分类模型)或预测的平均值...
3. plot(perf3) 1. 2. 3. 考虑到我们的树状模型的复杂性,这些结果并不令人满意,所以我们不得不再次怀疑第一个例子中更简单的Logistic Regression模型是否更好。 方法四:随机森林 与其建立一棵决策树,我们可以使用随机森林方法来创建一个决策树 "森林"。在这种方法中,最终结果是类的模式(如果我们正在研究分类模...
for(i in S) credit[, i] <- as.factor(credit[, i]) 1. 现在我们有了有用的数据,我们可以开始应用不同的分析方法。 方法一:逻辑回归(Logistic Regression) 第一步是创建我们的训练数据集和测试数据集。训练集用于训练模型。测试集则用于评估模型的准确性。
for(i in S) credit[, i] <- as.factor(credit[, i]) 现在我们有了有用的数据,我们可以开始应用不同的分析方法。 方法一:逻辑回归(Logistic Regression) 第一步是创建我们的训练数据集和测试数据集。训练集用于训练模型。测试集则用于评估模型的准确性。
Discover all about logistic regression: how it differs from linear regression, how to fit and evaluate these models it in R with the glm() function and more!