使用designer预置的逻辑回归算法模板预测学生成绩_人工智能平台 PAI(PAI)
Designer预置了逻辑回归算法模板，便于您基于中学生的家庭背景及在校行为，通过逻辑回归算法快速生成期末成绩预测模型，从而获得影响中学生学业的关键因素。本文为您介绍逻辑回归算法预置模板的具体使用方法。
基于 mlr 包的逻辑回归算法介绍与实践（下）
前言上期 基于 mlr 包的逻辑回归算法介绍与实践（上）关于逻辑回归的介绍内容中主要包括了特征工程、特征选择和缺失值的处理等问题，都是小编之前没有系统学过的机器学习任务。本期逻辑回归内容基于上期进行了扩展，主要包括逻辑回归中的交叉验证、odds ratio 和预测等。1. 交叉验证逻辑回归模型交叉验证时，应该交叉验证整个模型的构建过程，包括任何依赖于数据的预处理步骤，例如缺失值填充等。在之前介绍....
基于 mlr 包的逻辑回归算法介绍与实践（上）（二）
2. 建立逻辑回归模型在此，我们建立一个二项逻辑回归模型来预测一名乘客是否能在泰坦尼克号灾难中幸存下来。加载包：library(mlr) library(tidyverse)注：R 中警告信息：自 2019 年 7 月以来，mlr 处于“仅维护”模式。未来的开发将只在 mlr3 中进行(https://mlr3.mlr-org.com)。由于对 mlr3 的关注，在 mlr 中可能会有未捕获的 ....
基于 mlr 包的逻辑回归算法介绍与实践（上）（一）
前言本期介绍的是 《Machine Learning with R, tidyverse, and mlr》 一书的第四章——逻辑回归(logistic regression)。逻辑回归是基于概率分类的有监督学习算法，它依赖于直线方程，产生的模型非常容易解释和交流。在其最简单的形式中，逻辑回归被用来预测二分类问题，但算法的变体也可以处理多个类。1. 逻辑回归简介逻辑回归算法通常应用于二分类问题，....
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