Python机器学习逻辑回归的相关内容

文章 2024-04-30 来自：开发者社区

【Python机器学习专栏】逻辑回归在分类问题中的应用

在数据分析和机器学习领域，分类问题是最常见的问题类型之一。分类问题的目标是根据一组特征来预测一个观测属于哪个类别。逻辑回归（Logistic Regression）是一种用于解决二分类问题的统计方法，它因其简单性和高效性而广泛应用于各种场景。本文将探讨逻辑回归的基本原理、优缺点以及如何在Python中实现逻辑回归模型。逻辑回归的基本原理 ...

文章 2024-04-17 来自：开发者社区

PYTHON集成机器学习：用ADABOOST、决策树、逻辑回归集成模型分类和回归和网格搜索超参数优化

原文链接：http://tecdat.cn/?p=24231 Boosting 是一类集成机器学习算法，涉及结合许多弱学习器的预测。弱学习器是一个非常简单的模型，尽管在数据集上有一些技巧。在开发实用算法之前很久，Boosting 就是一个理论概念，而 AdaBoost（自适应提升）算法是该想法的第一个成功方法。 AdaBoost算法包括使用非常短的（一级）决...

文章 2024-02-01 来自：开发者社区

1. 机器学习之逻辑回归概念1.1 机器学习传统编程要求开发者明晰规定计算机执行任务的逻辑和条条框框的规则。然而，在机器学习的魔法领域，我们向计算机系统灌输了海量数据，让它在数据的奔流中领悟模式与法则，自主演绎未来，不再需要手把手的指点迷津。机器学习，犹如三千世界的奇幻之旅，分为监督学习、无监督学习和强化学习等多种类型，各具神奇魅力。监督学习如大师传道授业，算法接收标签的训练数据，探索输入与输出....

文章 2023-12-20 来自：开发者社区

【Python机器学习】决策树、逻辑回归、神经网络等模型对电信用户流失分类实战（附源码和数据集）

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~电信用户流失分类该实例数据来自kaggle，它的每一条数据为一个用户的信息，共有21个有效字段，其中最后一个字段Churn标志该用户是否流失1：数据初步分析可用pandas的read_csv()函数来读取数据，用DataFrame的head()、shape、info()、duplicated()、nunique()等来初步观察数据。....

文章 2023-10-12 来自：开发者社区

【Python机器学习】实验04 多分类实践(基于逻辑回归)3

2. 训练数据的准备data=np.insert(data_x,data_x.shape[1],data_y,axis=1)data=pd.DataFrame(data,columns=["F1","F2","F3","F4","F5","F6","target"]) dataF1F2F3F4F5F6target02.1166327.972800-9.328969-8.224605-12.178....

文章 2023-10-12 来自：开发者社区

【Python机器学习】实验04 多分类实践(基于逻辑回归)2

1.6 评估模型np.argmax(multi_pred.values,axis=1)==data_y.ravel()array([ True, True, True, True, True, True, True, True, True, True, True, True, True, True, True, True, True, True, ...

文章 2023-10-12 来自：开发者社区

【Python机器学习】实验04 多分类实践(基于逻辑回归)1

多分类以及机器学习实践如何对多个类别进行分类Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据样本，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一类。....

文章 2023-10-12 来自：开发者社区

【Python机器学习】实验03 逻辑回归3

2.7 定义正则化的梯度下降算法如果我们要使用梯度下降法令这个代价函数最小化，因为我们未对w 0 进行正则化，所以梯度下降算法将分两种情形：def grandient_reg(X,w,y,iter_num,alpha,lambd): y=y.reshape((X.shape[0],1)) w=np.zeros((X.shape[1],1)) cost_lst=[] ...

文章 2023-10-12 来自：开发者社区

【Python机器学习】实验03 逻辑回归2

1.7 试试用Sklearn来解决from sklearn.linear_model import LogisticRegression clf = LogisticRegression().fit(X, y) clf.score(X,y)0.89clf.predict(X)array([0, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, ....

文章 2023-10-12 来自：开发者社区

【Python机器学习】实验03 逻辑回归1

简单分类模型 - 逻辑回归在这一次练习中，我们将要实现逻辑回归并且应用到一个分类任务。我们还将通过将正则化加入训练算法，来提高算法的鲁棒性，并用更复杂的情形来测试它。1.1 准备数据本实验的数据包含两个变量(评分1和评分2，可以看作是特征),某大学的管理者，想通过申请学生两次测试的评分，来决定他们是否被录取。因此，构建一个可以基于两次测试评分来评估录取可能性的分类模型。import numpy ....

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更新时间 2024-05-02 01:27:52

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分布式计算框架 MaxCompute MaxFrame

MaxCompute MaxFrame 是阿里云自研分布式计算框架，支持 Python 编程接口并可直接使用 MaxCompute 计算资源及数据接口，与 MaxCompute Notebook、镜像管理等功能共同构成 MaxCompute 完整 Python 开发生态。

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