下面最简单介绍：逻辑回归本质上是线性回归，只是在特征到结果的映射中加入了一层逻辑函数g(z)，即先把特征线性求和，然后使用函数g(z)作为假设函数来预测。g(z)可以将连续值映射到0 和1。详细的原理请大家百度，本文的主要目的是看怎么用该算法 在正式给出代码之前我们先了解一下中文短信的特点，它不像外文那
转载
2023-11-10 22:56:39
7阅读
文章目录前言参数 前言 在scikit-learn中，与逻辑回归有关的主要是这3个类。LogisticRegression， LogisticRegressionCV 和logistic_regression_path。其中LogisticRegression和LogisticRegressionCV的主要区别是LogisticRegressionCV使用了交叉验证来选择正则化系数C。而Log
转载
2023-08-14 09:58:14
54阅读
在机器学习领域，Logistic Regression（逻辑回归）是一种广泛使用的分类算法，适用于处理二元分类问题。在Python中，使用`scikit-learn`库中的`LogisticRegression`类进行逻辑回归涉及多个参数的选择与调优，正确理解这些参数对于提升模型性能至关重要。
## 背景定位
在某金融机构的客户风险评估中，引入机器学习模型来提高效率和准确性，特别是在客户信用评
前言：现在网络上有很多文章，数据和代码都不全，胖哥对此重新梳理后，把用到的数据和代码全部奉上，如果想直接要数据和代码，请查看文章最后！！！逻辑回归概念：逻辑回归是以线性回归为基础，通过计算出概率，来达到最终分类的目的。模型算法实现： 给出一组M个样本数据，每个样本数据有n个特征，并且带有标记0或者1，代表属于哪一类，为了把输入的参数代入到预测函数后始终是一个0到1之间的数，这样我们可以把
转载
2023-10-08 15:27:29
416阅读
logistic regression（用python实现）一、 理论知识logistic 回归，虽然名字里有 “回归” 二字，但实际上是解决分类问题的一类线性模型。在某些文献中，logistic 回归又被称作 logit 回归，maximum-entropy classification（MaxEnt，最大熵分类），或 log-linear classifier（对数线性分类器）。该模型利用函数
转载
2023-09-28 22:54:33
590阅读
一、相关库：from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split#用来随机划分样本数据为训练集和测试集
from sklearn.metrics import classification_report#主要分类指标报告LogisticRegr
转载
2023-08-14 11:35:28
1048阅读
前面的【DL笔记1】Logistic回归：最基础的神经网络和【DL笔记2】神经网络编程原则&Logistic Regression的算法解析讲解了Logistic regression的基本原理，并且我提到过这个玩意儿在我看来是学习神经网络和深度学习的基础，学到后面就发现，其实只要这个东西弄清楚了，后面的就很好明白。另外，虽然说现在有很多很多的机器学习包和深度学习框架，像sklearn、T
转载
2023-09-17 10:42:07
71阅读
本节不仅介绍了Logistic回归在sklearn中模型应用，还介绍了liblinear、牛顿法、拟牛顿法(DFP算法、BFGS算法、L-BFGS算法)、梯度下降、随机梯度下降等，正文如下，欢迎围观喔~~(我的字迹请大家别吐槽了，已放弃治疗，捂脸~`~)上一篇主要是学习了Logistic回归(Logistic Regression)算法笔记(一)-Python，用基础Python实现了Logist
转载
2023-10-08 19:10:10
152阅读
# Python中LogisticRegression参数设定
Logistic Regression（逻辑回归）是一种广泛应用于二元分类问题的算法。尽管它的名字中含有“回归”，但逻辑回归主要用于分类任务。在Python中，我们通常使用`scikit-learn`这个库来实现逻辑回归。本文将探讨逻辑回归模型的参数设置，并提供相关的代码示例，以帮助读者更好地理解和应用这一算法。
## 1. 逻辑
原创
2024-09-17 07:18:37
115阅读
# 在Python中使用Logistic Regression和Solver参数
Logistic Regression（逻辑回归）是数据科学中一种常用的分类算法。在使用它时，选择合适的求解器（solver）是非常重要的。本文将为你介绍如何在Python中实现Logistic Regression以及如何设置其solver参数。我们将通过一系列清晰的步骤来进行说明。
## 流程概述
在开始之
本系列内容大部分来自Standford公开课machine learning中Andrew老师的讲解，附加自己的一些理解，编程实现和学习笔记。第一章 Logistic regression1.逻辑回归逻辑回归是一种监督学习的分类算法，相比较之前的线性回归算法，差别在于它是一个分类算法，这也意味着y不再是一个连续的值，而是{0，1}的离散值（两类问题的情况下）。当然这依然是一个判别学习算法，所谓判别
这个讲解的比较清晰先看下面，导数推导过程可以参考1. 两类Logistic回归
Logistic回归是一种非常高效的分类器。它不仅可以预测样本的类别，还可以计算出分类的概率信息。nn个训练样本{x1,...,xn}{x1,...,xn}，xixi是dd维向量，其类别标签是{y1,...,yn}{y1,...,yn}。对于一个cc类问题，yi∈{1,2,...,c}yi∈{1,2,...,c}。Lo
在这部分练习中，你将建立一个logistics回归模型来预测一个学生是否能被大学录取。假如你是大学招生办的工作人员，你想通过学生的两次考试成绩来决定他被录取的概率。你有一些往届学生的历史数据作为逻辑回归的训练集，对于每一个训练样本，你有学生两次考试的分数和录取结果。你的任务是建立一个分类模型来估计每个学生基于两次考试成绩被录取的概率。Logistics回归导入数据并查看import numpy a
转载
2023-12-07 08:17:00
343阅读
Logistics Regression和Logistic RegressionCVlogistic RegressionCV使用交叉验证来计算正则化系数C1、penalty默认为L2（1）在调参时，如果是为了解决过拟合问题，一般用L2就可以了。但如果选择L2后发现还是过拟合，则需要用L1（2）如果模型特征特别多，希望减少一些特征，让模型系数稀疏化，也选择L1penalty参数的选择会影响损失函数
转载
2023-09-29 10:25:50
139阅读
文章目录1. Logistic Regression1.1 Logistic Regression & Perceptron1.2 Logistic 回归模型的定义1.3 最大似然估计估计模型参数总结2. Logistic 回归的 Python 实现2.1 数据集2.2 构建模型2.3 测试结果3. scikit-learn 实例3.1 LogisticRegression3.2 Exa
转载
2024-05-16 13:21:20
49阅读
在数据科学领域，使用 logistic regression 进行分类任务是一个常见的做法。Python 的 sklearn 库提供了强大的工具来处理这一任务。在这篇文章中，我将详细阐述如何设置 sklearn 中的 Logistic Regression 参数，以最大化模型的性能。我们将通过背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南和最佳实践来深入探讨这个问题。
### 背景定位
在机
最近开始学习机器学习的相关理论知识，准备把自己的整个学习心得整理汇集成博客，一来可以督促自己，二来可以整理思路，对问题有一个更加透彻的理解，三来也可以放在网上和大家分享讨论，促进交流。由于这次的学习过程主要是以数学理论以及对应的编程为主，因此，整个过程中，我将以Kaggle上的Titanic上的数据作为练习背景。今天以logistic regression为主，主要包括理论部分以及对应的编程实验结
文章目录逻辑回归正则化逻辑回归 逻辑回归题目描述 设想你是某大学相关部分的管理者，想通过申请学生两次测试的评分，来决定他们是否被录取。现在你拥有之前申请学生的可以用于训练逻辑回归的训练样本集。对于每一个训练样本，你有他们两次测试的评分和最后是被录取的结果。可以准备构建一个基于两次测试评分来评估录取可能性的分类模型来完成这个预测任务。导入库import numpy as np
import pan
转载
2023-10-08 11:22:58
141阅读
引言假设现在有一些数据点，我们用一条直线对这些点进行拟合（该线称为最佳拟合直线），这个拟合过程就称作回归。利用Logistic回归进行分类的主要思想是：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。"回归"一词源于最佳拟合，表示要找到最佳拟合参数集。训练分类器时的做法就是寻找最佳拟合参数，使用的是最优化算法。Logistic回归的一般过程收集数据：采用任意方法收集数据。准备数据：由于需要进行
转载
2023-11-01 18:41:26
93阅读
