Публикации по теме 'logistic-regression'
Бизнес изучает НЛП (часть 1): анализ настроений в Твиттере с помощью логистической регрессии
Сегодня мы обсудим прогнозирование настроения твита с помощью логистической регрессии. Главный урок заключается в том, что вместо того, чтобы использовать все слова в вашем наборе слов как отдельные функции для прогнозирования настроения твита, вы можете уменьшить количество функций до 3 функций на твит и делать очень точные прогнозы!
Подробное объяснение логистической регрессии см. в моем предыдущем посте в блоге .
Это краткий обзор Специализированного курса НЛП Deeplearning.ai 1..
Все о — Логистической регрессии
Логистическая регрессия становится методом классификации только тогда, когда результат или целевая переменная носят дихотомический характер и в картину вводится порог принятия решения. Дихотомический означает, что есть два возможных класса. Например, его можно использовать в сценарии, в котором вы прогнозируете модели голосования в США, чтобы предсказать, кто победит на следующих выборах. В таком случае вы бы использовали, если хотите предсказать, будет ли определенный человек голосовать..
Использование анализа логистической регрессии для прогнозирования погашения кредита Lending Club с использованием R
В этом исследовании мы предскажем, вернет ли заемщик кредит или нет, и если нет, то какие факторы, влияющие на это решение, являются статистически значимыми. Сначала мы проведем некоторый описательный анализ, а затем запустим некоторые модели логистической регрессии, оптимизируем их, получим их скорректированные значения R в квадрате, а затем запустим эти модели на данных обучения и тестирования и получим оценки точности для наилучшей выбранной модели.
Мы будем прогнозировать переменную..
Логистическая регрессия с нуля
Я попытался собрать простой подход к написанию логистической регрессии с нуля.
Вышеприведенное изображение обобщает довольно много информации. Мы переходим к логистической регрессии с ограничением, что y_pred должно быть в {0,1}.
Наиболее очевидная интуиция состоит в том, чтобы иметь функцию вероятности (обозначенную p на изображении выше) и называть значения ниже 0,5 как 0 и 1 в противном случае. Значение p = 0,5 подразумевает, что b0+b1.x = 0, что становится границей решения для..
Как интерпретировать вывод логистической регрессии
Я смотрел это видео с ютуб-канала StatsQuest , созданного Джошем Стармером . Мне потребовалась целая вечность, чтобы наконец понять кристально ясное значение коэффициентов.
Я разработал шпаргалку, чтобы доказать, почему exp(coefficient) показывает, во сколько раз увеличивается вероятность (отношение шансов) успеха в Модели логистической регрессии .
Прежде чем приступить к изображению, я настоятельно рекомендую посмотреть видео (ранее также ссылка).
Это изображение..
Информативность и энтропия
Информационное содержание —
Если я скажу, что сегодня солнце взойдет на востоке, мы не получим никакого информационного прироста, потому что это универсальная истина. Если мы установим вероятность этого условия, то мы можем обнаружить, что вероятность этого состояния очень высока.
Но если я скажу вам, что завтра произойдет землетрясение, это очень редкое событие, поэтому прирост информации для этого события очень высок. Это вызывает много удивления и на основании этого мы..
Понимание обобщенных линейных моделей и их взаимосвязи с линейной, логистической и пуассоновской регрессией
ОБРАЗОВАНИЕ
Понимание обобщенных линейных моделей и их взаимосвязи с линейной, логистической и пуассоновской регрессией
Никогда больше не путайте линейную регрессию с обобщенной линейной регрессией и не откажитесь от кристальной ясности.
Опрос 2021 Kaggle только что показал, что, как и в предыдущем году, наиболее часто используемыми алгоритмами в сообществе специалистов по науке о данных были линейная или логистическая регрессия. Я совсем не удивлен. В конце концов, взвешенное..
