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。
ML之LoR：基于信用卡数据集利用LoR逻辑回归算法实现如何开发通用信用风险评分卡模型之以toad框架全流程讲解
目录基于信用卡数据集利用LoR逻辑回归算法实现如何开发通用信用风险评分卡模型之以toad框架全流程讲解# 1、定义数据集# 1.1、加载德国信用卡数据集#1.2、对各个变量进行EDA分析# 1.3、输出连续型变量的mean、std、min、3种分位数、max# 2、数据预处理# 2.1、对类别型目标变量映射成数值型变量# 2.2、分析每个特征的iv、基尼系数gini、熵entropy、uniqu....
ML之LoR：基于信用卡数据集利用LoR逻辑回归算法实现如何开发通用信用风险评分卡模型之以scorecardpy框架全流程讲解
目录基于信用卡数据集利用LoR逻辑回归算法实现如何开发通用信用风险评分卡模型之全流程讲解# 1、定义数据集# 1.1、查看部分数据# 1.2、统计所有变量类型、个数等信息# 2、数据预处理# 2.1、变量筛选# 2.2、分析Woe变量分箱# T1、自动分箱—利用woebin()函数# T2、手动分箱—利用自定义breaks_list参数即可# 2.3、分析变量分箱后可视化—观察是否存在单调性# ....
ML之LoR&SGD：基于LoR(逻辑回归)、SGD梯度下降算法对乳腺癌肿瘤(10+1)进行二分类预测(良/恶性)
输出结果breast-cancer size (683, 11)训练集情况 2 3444 168Name: Class, dtype: int64测试集情况 2 1004 71Name: Class, dtype: int64设计思路核心代码from sklearn.cross_valida....
ML之LoR：基于LoR(逻辑回归)算法对乳腺癌肿瘤(9+1)进行二分类预测(良/恶性)
输出结果Testing accuracy (10 training samples): 0.8685714285714285Testing accuracy (all training samples): 0.9371428571428572设计思路数据集 可知该原始数据共有699条样本，每条样本有11列不同的数值：1列用于检索的id，9列....
ML之LoR：逻辑回归LoR算法的简介、应用、经典案例之详细攻略
目录逻辑回归LoR算法的简介逻辑回归LoR算法的应用1、逻辑回归可视化逻辑回归LoR算法的经典案例逻辑回归LoR算法的简介 逻辑回归最适合二进制分类（y = 0或1的数据集，其中1表示默认类）。例如：在预测事件是否发生时，发生的事件被分类为1。在预测人会生病或不生病，生病的实例记为1）。它是以其中使用的变换函数命名的，称为逻辑函数h(x) =....
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