Als «logistic-regression» getaggte Fragen

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Scikit-Learn: SGDClassifier dazu bringen, eine logistische Regression vorherzusagen

Eine Möglichkeit, eine logistische Regression zu trainieren, besteht in der Verwendung einer stochastischen Gradientenabnahme, zu der scikit-learn eine Schnittstelle bietet. Was ich möchte , ist zu tun , nehmen Sie einen Scikit-Learn des SGDClassifier und haben sie das gleiche wie eine logistische...

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Was bedeutet es, Parameter zwischen Features und Klassen zu teilen?

In diesem Artikel steht die Zeile "Lineare Klassifikatoren teilen keine Parameter zwischen Features und Klassen." Was bedeutet diese Aussage? Bedeutet dies, dass lineare Klassifikatoren wie die logistische Regression voneinander unabhängige Funktionen

machine-learning logistic-regression multilabel-classification

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Textkategorisierung: Kombination verschiedener Funktionen

Das Problem, mit dem ich mich befasse, ist die Kategorisierung von Kurztexten in mehrere Klassen. Mein aktueller Ansatz ist die Verwendung von tf-idf-gewichteten Termfrequenzen und das Erlernen eines einfachen linearen Klassifikators (logistische Regression). Dies funktioniert recht gut (ca. 90%...

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

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Wie bekomme ich mit sklearn einen p-Wert und ein sicheres Intervall in LogisticRegression?

Ich baue mit sklearn (LogisticRegression) eine multinomiale logistische Regression auf. Wie kann ich dann einen p-Wert und ein sicheres Intervall für mein Modell erhalten? Es scheint nur, dass sklearn nur den Koeffizienten und den Achsenabschnitt liefert. Vielen

scikit-learn logistic-regression

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Python-Implementierung der Kostenfunktion in der logistischen Regression: Warum Punktmultiplikation in einem Ausdruck, aber elementweise Multiplikation in einem anderen?

Ich habe eine sehr grundlegende Frage, die sich auf Python, Numpy und Multiplikation von Matrizen im Rahmen der logistischen Regression bezieht. Lassen Sie mich zunächst entschuldigen, dass ich keine mathematische Notation verwende. Ich bin verwirrt über die Verwendung der Matrixpunktmultiplikation...

python logistic-regression cost-function

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Wählen Sie einen binären Klassifizierungsalgorithmus

Ich habe ein Problem mit der binären Klassifizierung: Ca. 1000 Proben im Trainingsset 10 Attribute, einschließlich binär, numerisch und kategorisch Welcher Algorithmus ist die beste Wahl für diese Art von Problem? Standardmäßig beginne ich mit SVM (vorläufig werden die nominalen Attributwerte in...

classification binary svm random-forest logistic-regression

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Binäres Klassifizierungsmodell für unausgeglichene Daten

Ich habe einen Datensatz mit folgenden Spezifikationen: Trainingsdatensatz mit 193.176 Proben mit 2.821 Positiven Testdatensatz mit 82.887 Proben mit 673 Positiven Es gibt 10 Funktionen. Ich möchte eine binäre Klassifizierung (0 oder 1) durchführen. Das Problem, mit dem ich konfrontiert bin, ist,...

machine-learning python classification logistic-regression

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Entscheidungsbaum oder logistische Regression?

Ich arbeite an einem Klassifizierungsproblem. Ich habe einen Datensatz, der die gleiche Anzahl von kategorialen Variablen und kontinuierlichen Variablen enthält. Woher weiß ich, welche Technik ich anwenden soll? zwischen einem Entscheidungsbaum und einer logistischen Regression? Ist es richtig...

classification logistic-regression decision-trees

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Lineare Regression mit unsymmetrischer Kostenfunktion?

Ich möchte einen Wert vorhersagen und ich versuche, eine Vorhersage zu erhalten, bei der so niedrig wie möglich ist, aber immer noch größer als . Mit anderen Worten: Y ( x ) , Y ( x ) Kosten { Y ( x ) ≳ Y ( x ) } > > Kosten { Y ( x ) ≳ Y ( x ) }Y.( x )Y.(x)Y(x)Y.^( x )Y.^(x)\hat Y(x)Y.( x...

machine-learning logistic-regression

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Verwendet scikit-learn standardmäßig die Regularisierung?

Ich habe gerade eine logistische Kurve an einige gefälschte Daten angepasst. Ich habe die Daten im Wesentlichen zu einer Schrittfunktion gemacht. data = -------------++++++++++++++ Aber wenn ich mir die angepasste Kurve anschaue, ist die Steigung sehr klein. Die Funktion, die die Kostenfunktion...

logistic-regression scikit-learn

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Was ist der Unterschied zwischen xgboost binary: logistic und reg: logistic?

Was ist der Unterschied in R in xgboost zwischen binär: logistisch und reg: logistisch? Ist es nur in Bewertungsmetrik? Wenn ja, wie verhält sich RMSE zur binären Klassifizierung zur Fehlerrate? Ist die Beziehung zwischen den Metriken mehr oder weniger monoton, sollte sich die Ausgabe der...

r logistic-regression xgboost

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Die Unterschiede zwischen SVM und logistischer Regression

Ich lese darüber SVMund habe mich dem Punkt gestellt, dass nicht kernelisierte SVMsnichts anderes als lineare Trennzeichen sind. Ist daher der einzige Unterschied zwischen einer SVMund einer logistischen Regression das Kriterium für die Wahl der Grenze? Anscheinend SVMwählt der maximale...

machine-learning classification svm logistic-regression generalization

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Gibt es gute Out-of-the-Box-Sprachmodelle für Python?

Ich erstelle Prototypen für eine Anwendung und benötige ein Sprachmodell, um die Ratlosigkeit einiger generierter Sätze zu berechnen. Gibt es ein geschultes Sprachmodell in Python, das ich problemlos verwenden kann? So etwas Einfaches wie model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a...

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

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Ist logistische Regression tatsächlich ein Regressionsalgorithmus?

Die übliche Definition von Regression (soweit mir bekannt ist) ist die Vorhersage einer kontinuierlichen Ausgabevariablen aus einem bestimmten Satz von Eingabevariablen . Die logistische Regression ist ein binärer Klassifizierungsalgorithmus, der eine kategoriale Ausgabe erzeugt. Ist es wirklich...

algorithms logistic-regression

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Wie mache ich ein Batch-Innenprodukt in Tensorflow?

Ich habe zwei Tensoren a:[batch_size, dim] b:[batch_size, dim]. Ich möchte inneres Produkt für jedes Paar in der Charge machen c:[batch_size, 1], wo erzeugen c[i,0]=a[i,:].T*b[i,:].

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Ist dies eine gute Praxis des Feature-Engineerings?

Ich habe eine praktische Frage zum Feature Engineering ... Ich möchte die Immobilienpreise mithilfe der logistischen Regression vorhersagen und habe eine Reihe von Funktionen einschließlich der Postleitzahl verwendet. Wenn ich dann die Wichtigkeit der Funktionen überprüfe, stelle ich fest, dass Zip...

logistic-regression feature-engineering feature-construction

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Beziehung zwischen Faltung in Mathematik und CNN

Ich habe die Erklärung der Faltung gelesen und verstehe sie bis zu einem gewissen Grad. Kann mir jemand helfen zu verstehen, wie diese Operation mit der Faltung in Faltungs-Neuronalen Netzen zusammenhängt? Ist eine filterähnliche Funktion, gdie Gewicht

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Wie führe ich eine logistische Regression mit einer großen Anzahl von Funktionen durch?

Ich habe einen Datensatz mit 330 Stichproben und 27 Merkmalen für jede Stichprobe mit einem Binärklassenproblem für die logistische Regression. Gemäß der "Regel wenn zehn" benötige ich mindestens 10 Ereignisse für jedes Feature, um eingeschlossen zu werden. Ich habe jedoch einen unausgeglichenen...

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Ordinale Regression in R lernen?

Ich arbeite an einem Projekt und benötige Ressourcen, um mich auf den neuesten Stand zu bringen. Der Datensatz umfasst etwa 35000 Beobachtungen zu etwa 30 Variablen. Etwa die Hälfte der Variablen ist kategorisch, wobei einige viele verschiedene mögliche Werte haben. Wenn Sie also die kategorialen...

r logistic-regression

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Beste Sprachen für wissenschaftliches Rechnen [geschlossen]

Geschlossen . Diese Frage muss fokussierter sein . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Aktualisieren Sie die Frage so, dass sie sich nur auf ein Problem konzentriert, indem Sie diesen Beitrag bearbeiten . Geschlossen vor 5 Jahren . Es scheint, als ob in...

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