Обычно относится к статистическим процедурам, которые используют логистическую функцию, чаще всего к различным формам логистической регрессии.
Способ обучения Логистической регрессии - использование стохастического градиентного спуска, к которому Scikit-Learn предлагает интерфейс. То , что я хотел бы сделать , это принять scikit-Learn - х SGDClassifier и он забьет такой же , как логистическая регрессия здесь . Тем не менее, мне не хватает...
При чтении этой статьи есть строка, в которой говорится, что «линейные классификаторы не разделяют параметры между функциями и классами». В чем смысл этого утверждения? Означает ли это, что линейные классификаторы, такие как логистическая регрессия, нуждаются во взаимно независимых...
Проблема, с которой я сталкиваюсь, состоит в классификации коротких текстов на несколько классов. Мой текущий подход заключается в использовании частотных терминов tf-idf и изучении простого линейного классификатора (логистическая регрессия). Это работает достаточно хорошо (около 90% макроса F-1 в...
Я строю полиномиальную логистическую регрессию с помощью sklearn (LogisticRegression). Но после ее завершения, как я могу получить p-значение и доверительный интервал моей модели? Похоже, что sklearn обеспечивает только коэффициент и перехват. Большое тебе...
У меня есть очень простой вопрос, который относится к Python, numpy и умножению матриц в настройках логистической регрессии. Во-первых, позвольте мне извиниться за то, что не использовал математическую запись Я запутался в использовании умножения матричных точек и поэлементного умножения. Функция...
У меня есть проблема двоичной классификации: Примерно 1000 образцов в тренировочном наборе 10 атрибутов, включая двоичные, числовые и категориальные Какой алгоритм является лучшим выбором для этого типа проблемы? По умолчанию я собираюсь начать с SVM (предварительно имея номинальные значения...
У меня есть набор данных со следующими спецификациями: Учебный набор данных с 193 176 пробами с 2821 положительным результатом Тестовый набор данных с 82 887 образцами с 673 положительными Есть 10 функций. Я хочу выполнить двоичную классификацию (0 или 1). Проблема, с которой я сталкиваюсь,...
Я работаю над проблемой классификации. У меня есть набор данных, содержащий равное количество категориальных переменных и непрерывных переменных. Как я узнаю, какую технику использовать? между деревом решений и логистической регрессией? Правильно ли предположить, что логистическая регрессия будет...
Я хочу предсказать некоторое значение и я пытаюсь получить некоторое предсказание которое оптимизирует между минимально возможным, но все же большим, чем . Другими словами: У ( х ) У ( х ) стоимость { Y ( х ) ≳ Y ( х ) } > > Стоимость { Y ( х ) ≳ Y ( х ) }Y( х )Y(Икс)Y(x)Y^( х )Y^(Икс)\hat...
Я создаю прототип приложения и мне нужна языковая модель для вычисления недоумения в некоторых сгенерированных предложениях. Есть ли в Python обученная языковая модель, которую я могу легко использовать? Что-то простое, как model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well...
Обычное определение регрессии (насколько мне известно) - это прогнозирование непрерывной выходной переменной из заданного набора входных переменных . Логистическая регрессия - это двоичный алгоритм классификации, поэтому он дает категориальный результат. Это действительно алгоритм регрессии? Если...
Закрыто . Этот вопрос должен быть более сфокусированным . В настоящее время он не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы он был сосредоточен только на одной проблеме, отредактировав этот пост . Закрыто 5 лет назад . Похоже, что большинство языков имеют некоторое...
У меня есть практический вопрос о проектировании функций ... скажем, я хочу прогнозировать цены на жилье с помощью логистической регрессии и использовал множество функций, включая почтовый индекс. Затем, проверив важность функции, я понял, что zip - довольно хорошая функция, поэтому я решил...
У меня есть набор данных с 330 выборками и 27 функциями для каждой выборки, с проблемой двоичного класса для логистической регрессии. Согласно «правилу если десять» мне нужно по крайней мере 10 событий для каждой функции, которая будет включена. Тем не менее, у меня есть несбалансированный набор...
Я работаю над проектом и нуждаюсь в ресурсах, чтобы ускорить меня. Набор данных составляет около 35000 наблюдений по 30 или около того переменным. Около половины переменных являются категориальными, в то время как некоторые имеют много разных возможных значений, то есть, если вы разделите...
Закрыто . Этот вопрос нуждается в деталях или ясности . В настоящее время он не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Добавьте детали и проясните проблему, отредактировав этот пост . Закрыто 2 года назад . Итак, учитывая, что сигмовидная функция определяется как hθ (x) = g (θ ^ (T) x),...
Мы с коллегой пытаемся понять разницу между логистической регрессией и SVM. Очевидно, они оптимизируют различные целевые функции. Является ли SVM таким простым, как сказать, что это дискриминационный классификатор, который просто оптимизирует потерю шарнира? Или это сложнее, чем это? Как векторы...