Хорошо, а в чем проблема... К настоящему времени вы понимаете, что логистическая регрессия (хотя и называется регрессией) на самом деле является алгоритмом классификации. Если вы еще этого не сделали, взгляните на мою предыдущую статью для введения . Проблема Таким образом, при линейной регрессии мы не всегда получаем линейную границу решения. Это может произойти в следующих случаях: Иметь много функций, например. 10 или более Если у нас есть 2 функции, это не прямая линия,..

В этой статье мы углубимся в реализацию модели бинарной логистической регрессии с нуля, используя набор данных электронной почты для обнаружения спама. Мы построим модель, используя Python и важные библиотеки, такие как Numpy, Pandas и Scikit-Learn. Введение в логистическую регрессию Логистическая регрессия — это фундаментальный метод машинного обучения, который применяется к ситуациям, когда выходная переменная является категориальной. В бинарной логистической регрессии выходная..

В этом проекте мне было поручено создать алгоритм логистической регрессии, который принимал ряд пользовательских данных и вычислял вероятность того, что пользователь приложения является пользователем LinkedIn. Для развертывания приложения я использовал комбинацию Streamlit , GitHub , Visual Studio Code и Jupyter Notebook. Приложение было развернуто в Streamlit через GitHub, однако в этой статье вы узнаете, как развернуть приложение Streamlit локально, поэтому я пропущу свое использование..

Что такое регрессия Регрессионный анализ — это набор статистических методов, используемых для оценки отношений между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. Уравнение: Y = bX+a Что такое логистическая регрессия Логистическая регрессия — это алгоритм классификации. Он используется для прогнозирования бинарного результата ( зависимая переменная ) на основе набора независимых переменных . Зависимая переменная: Ее также называют целевой..

"Машинное обучение" Линейные модели для классификации, логистической регрессии, с библиотекой sklearn и без нее В этой статье дедуктивно раскрывается тема логистической регрессии, которая представляет собой линейные модели для классификации. В нем объясняется, как алгоритм логистической регрессии работает математически, как он реализован с библиотекой sklearn и, наконец, как он реализован в python с математическими уравнениями без библиотеки sklearn. Кроме того, объясняется..