«logistic-regression» etiketlenmiş sorular

Lojistik Regresyon'u eğitmenin bir yolu, scikit-learn'ın bir arayüz sunduğu stokastik degrade inişini kullanmaktır. Yapmak istediğim bir scikit- learn'ın SGDClassifier'ı almak ve burada Lojistik Regresyon ile aynı puanı almak . Ancak puanlarım eşit olmadığından bazı makine öğrenme geliştirmelerini kaçırmam gerekiyor. Bu benim şu anki kodum. Lojistik Regresyon ile aynı sonuçları vermesini …

24 python  logistic-regression  scikit-learn  gradient-descent 

Bu makaleyi okurken "doğrusal sınıflandırıcılar özellikleri ve sınıflar arasında parametre paylaşmaz" yazan bir satır vardır. Bu ifadenin anlamı nedir? Lojistik regresyon gibi doğrusal sınıflandırıcıların karşılıklı bağımsız özelliklere ihtiyaç duyduğu anlamına mı geliyor?

20 machine-learning  logistic-regression  multilabel-classification 

Sklearn (LogisticRegression) ile multinomiyal bir lojistik regresyon inşa ediyorum. Ancak bittikten sonra, modelimin p değerini ve kendinden emin bir aralığını nasıl alabilirim? Görünüşe göre sklearn sadece katsayı ve kesişme sağlıyor. Çok teşekkür ederim.

19 scikit-learn  logistic-regression 

Ele aldığım sorun kısa metinleri birden çok sınıfa ayırmak. Şu anki yaklaşımım tf-idf ağırlıklı terim frekanslarını kullanmak ve basit bir lineer sınıflandırıcıyı (lojistik regresyon) öğrenmek. Bu gayet iyi çalışıyor (test setinde yaklaşık% 90 makro F-1, eğitim setinde yaklaşık% 100). Büyük bir sorun görünmeyen kelimeler / n-gramdır. Diğer özellikleri, örneğin dağıtım …

19 machine-learning  classification  feature-selection  logistic-regression  information-retrieval 

Lojistik regresyon ortamında matrislerin Python, numpy ve çarpımı ile ilgili çok temel bir sorum var. İlk olarak, matematik notasyonunu kullanmadığım için özür dilerim. Ben akıllıca pultiplication karşı matris nokta çarpma kullanımı hakkında karıştı. Maliyet fonksiyonu şu şekilde verilir: Ve python'da bunu şöyle yazdım cost = -1/m * np.sum(Y * np.log(A) …

19 python  logistic-regression  cost-function 

Bir ikili sınıflandırma sorunum var: Eğitim setinde yaklaşık 1000 numune İkili, sayısal ve kategorik olmak üzere 10 özellik Bu tür bir problem için hangi algoritma en iyi seçimdir? Varsayılan olarak, nispeten temiz ve gürültülü olmayan veriler için en iyi olduğu düşünülen SVM (nominal özellik değerlerine ikili özelliklere dönüştürülmüş ön) sahip …

17 classification  binary  svm  random-forest  logistic-regression 

Bir sınıflandırma problemi üzerinde çalışıyorum. Eşit sayıda kategorik değişken ve sürekli değişken içeren bir veri setim var. Hangi tekniği kullanacağımı nasıl bileceğim? karar ağacı ile lojistik regresyon arasındaki ilişki nedir? Lojistik regresyonun sürekli değişken için daha uygun olacağını ve karar ağacının sürekli + kategorik değişken için daha uygun olacağını varsaymak …

14 classification  logistic-regression  decision-trees 

Aşağıdaki özelliklere sahip bir veri kümem var: 2.821 pozitif 193.176 numune ile eğitim veri seti 673 pozitif 82.887 örnek ile Veri Kümesini test et 10 özelliği vardır. İkili bir sınıflandırma yapmak istiyorum (0 veya 1). Karşılaştığım sorun, verilerin çok dengesiz olması. Normalleştirme ve bazı özellik mühendisliği ile birlikte verileri ölçekledikten …

14 machine-learning  python  classification  logistic-regression 

Bazı değerini tahmin etmek istiyorum ve olabildiğince düşük olmakla birlikte yine de den daha büyük olmak için optimize edilen bazı tahmin almaya çalışıyorum . Başka bir deyişle: Y(x)Y(x)Y(x)Y^(x)Y^(x)\hat Y(x)Y(x)Y(x)Y(x)cost{Y(x)≳Y^(x)}>>cost{Y^(x)≳Y(x)}cost{Y(x)≳Y^(x)}>>cost{Y^(x)≳Y(x)}\text{cost}\left\{ Y(x) \gtrsim \hat Y(x) \right\} >> \text{cost}\left\{ \hat Y(x) \gtrsim Y(x) \right\} Bence basit bir doğrusal regresyon tamamen iyi olmalı. Bu …

13 machine-learning  logistic-regression 

Ben bir uygulama prototip ve bazı oluşturulan cümleler üzerinde şaşkınlık hesaplamak için bir dil modeline ihtiyacım var. Python'da kolayca kullanabileceğim eğitimli bir dil modeli var mı? Gibi basit bir şey model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp robert junior pancake') assert p1 …

11 python  nlp  language-model  r  statistics  linear-regression  machine-learning  classification  random-forest  xgboost  python  sampling  data-mining  orange  predictive-modeling  recommender-system  statistics  dimensionality-reduction  pca  machine-learning  python  deep-learning  keras  reinforcement-learning  neural-network  image-classification  r  dplyr  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  dropout  machine-learning  sampling  categorical-data  data-imputation  machine-learning  deep-learning  machine-learning-model  dropout  deep-network  pandas  data-cleaning  data-science-model  aggregation  python  neural-network  reinforcement-learning  policy-gradients  r  dataframe  dataset  statistics  prediction  forecasting  r  k-means  python  scikit-learn  labels  python  orange  cloud-computing  machine-learning  neural-network  deep-learning  rnn  recurrent-neural-net  logistic-regression  missing-data  deep-learning  autoencoder  apache-hadoop  time-series  data  preprocessing  classification  predictive-modeling  time-series  machine-learning  python  feature-selection  autoencoder  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  word-embeddings  predictive-modeling  prediction  machine-learning-model  machine-learning  classification  binary  theory  machine-learning  neural-network  time-series  lstm  rnn  neural-network  deep-learning  keras  tensorflow  convnet  computer-vision 

Regresyonun olağan tanımı (bildiğim kadarıyla), belirli bir girdi değişkenleri kümesinden sürekli bir çıktı değişkeni öngörüyor . Lojistik regresyon ikili bir sınıflandırma algoritmasıdır, dolayısıyla kategorik bir çıktı üretir. Gerçekten bir regresyon algoritması mı? Öyleyse neden?

11 algorithms  logistic-regression 

Kapalı . Bu sorunun daha fazla odaklanması gerekiyor . Şu anda cevapları kabul etmiyor. Bu soruyu geliştirmek ister misiniz? Soruyu, yalnızca bu yayını düzenleyerek tek bir soruna odaklanacak şekilde güncelleyin . 5 yıl önce kapalı . Çoğu dilde bazı bilimsel bilgi işlem kütüphaneleri var gibi görünüyor. Python var Scipy Rust …

10 efficiency  statistics  tools  knowledge-base  machine-learning  neural-network  deep-learning  optimization  hyperparameter  machine-learning  time-series  categorical-data  logistic-regression  python  visualization  bigdata  efficiency  classification  binary  svm  random-forest  logistic-regression  data-mining  sql  experiments  bigdata  efficiency  performance  scalability  distributed  bigdata  nlp  statistics  education  knowledge-base  definitions  machine-learning  recommender-system  evaluation  efficiency  algorithms  parameter  efficiency  scalability  sql  statistics  visualization  knowledge-base  education  machine-learning  r  python  r  text-mining  sentiment-analysis  machine-learning  machine-learning  python  neural-network  statistics  reference-request  machine-learning  data-mining  python  classification  data-mining  bigdata  usecase  apache-hadoop  map-reduce  aws  education  feature-selection  machine-learning  machine-learning  sports  data-formats  hierarchical-data-format  bigdata  apache-hadoop  bigdata  apache-hadoop  python  visualization  knowledge-base  classification  confusion-matrix  accuracy  bigdata  apache-hadoop  bigdata  efficiency  apache-hadoop  distributed  machine-translation  nlp  metadata  data-cleaning  text-mining  python  pandas  machine-learning  python  pandas  scikit-learn  bigdata  machine-learning  databases  clustering  data-mining  recommender-system 

Özellik mühendisliği hakkında pratik bir sorum var ... lojistik regresyon kullanarak ev fiyatlarını tahmin etmek istiyorum ve posta kodu da dahil olmak üzere bir dizi özellik kullandım. Sonra özellik önemini kontrol ederek, zip'in oldukça iyi bir özellik olduğunu fark ettim, bu yüzden zip tabanlı bazı özellikler eklemeye karar verdim - …

10 logistic-regression  feature-engineering  feature-construction 

Bir proje üzerinde çalışıyorum ve beni hızlandırmak için kaynaklara ihtiyacım var. Veri seti 30 ya da daha fazla değişken üzerinde 35000 civarında gözlemdir. Değişkenlerin yaklaşık yarısı kategoriktir ve bazıları çok sayıda farklı olası değere sahiptir, yani kategorik değişkenleri kukla değişkenlere ayırırsanız 30'dan fazla değişkene sahip olursunuz. Ama yine de muhtemelen …

10 r  logistic-regression 

Lojistik Regresyon için bir ikili sınıf problemi ile her numune için 330 örnek ve 27 özelliğe sahip bir veri setim var. "On ise kural" a göre her özelliğin dahil edilmesi için en az 10 olaya ihtiyacım var. Yine de dengesiz bir veri setim var,% 20 pozitif sınıf ve% 80 negatif …

10 machine-learning  python  predictive-modeling  logistic-regression  data