1.1 scikit-learn参数介绍1.1.1 导入from sklearn.linear_model import LogisticRegression1.1.2 版本scikit-learn==0.21.31.1.3 参数1.1.3.1 penaltyl1、l2、elasticnet、none，默认l2l1
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2023-12-17 15:43:26
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SVM支持向量机进行分类与回归操作：【机器学习】使用scikitLearn进行SVM支持向量机非线性分类【机器学习】使用scikitLearn进行SVM支持向量机进行回归一、基本概念介绍 支持向量机SVM特别适用于中小型复杂数据集的分类。 SVM作为一种大间隔分类方法，使用超平面对数据集进行分类，并保证超平面尽可能远离最近的分类实例。如上图所示，经SVM分类后，超平面距离最近的数据实例尽可能远，这
一、分类模型 1.KNN算法 函数：KNeighborsClassifier() 思路：对k个最近的邻居进行拟合，调试出最佳n_neighbors的值，分别对训练集、验证集、测试集的标记值与预测值进行拟合，用参数accuracy_score recall_score f1_score 对拟合效果进行评定。 from sklearn.metrics import accuracy_s
一、逻辑回归1.什么是逻辑回归逻辑回归又称对数几率回归，是一种广义的线性回归分析模型逻辑回归的工作原理：利用回归思想解决分类问题，通常用于二分类问题通过逻辑函数(Logistic或Sigmoid)将线性回归的结果(-∞,∞)映射为概率值(0,1)# 线性回归算法解决回归问题: y值(目标值/标签值)为连续值, 如预测用户信用额度 # 逻辑回归算法解决分类问题: y值(目标值/标签值)为离散值(分类
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2024-04-07 20:48:07
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简介本文旨在通过经典的波士顿放假预测问题来实战运行一下sk-learn中所有常见的回归算法，因此不涉及过多的算法讲解。下面，先对本文中会用到的算法进行简单的介绍：线性回归器： 线性回归器是最简单、易用的回归模型。由于预测目标直接是实数域上的数值，因此优化目标非常简单，即最小化预测结果和真实值间的差异。本文中我们将使用一种精确计算的解析算法（Linear Regression）和一种快速的随机梯度下
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2024-10-07 10:00:06
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# Python逻辑回归及其P值解析
逻辑回归（Logistic Regression）是一种统计分析方法，广泛用于二分类问题的建模。在机器学习和统计学中，P值是判断变量显著性的重要指标。本文将介绍如何使用Python进行逻辑回归分析，以及如何解释P值。
## 逻辑回归的基本原理
逻辑回归的基本目的是通过自变量的线性组合，预测因变量的概率值。与线性回归不同，逻辑回归预测的是事件发生的概率，值
原创
2024-09-13 05:41:47
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# 逻辑回归中的p值在Python中的应用
逻辑回归是一种常用的分类算法，通过将线性回归的结果映射到一个概率范围内来预测分类结果。p值是统计学中常用的一个指标，用于评估模型中的变量对结果的影响是否显著。在逻辑回归中，p值可以帮助我们判断模型中各个特征对分类结果的影响程度，进而筛选特征或优化模型。本文将介绍在Python中如何使用逻辑回归的p值进行特征选择和模型优化。
## 逻辑回归及p值
逻
原创
2024-06-10 03:55:21
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# Python逻辑回归p值实现流程
## 1. 理解逻辑回归和p值的概念
在开始实现Python逻辑回归的p值之前，我们需要先了解逻辑回归和p值的概念。
逻辑回归是一种统计学上用于预测二分类问题的机器学习算法，它通过计算输入特征的线性组合，并通过一个称为逻辑函数（logistic function）的函数将其映射到0和1之间的概率，从而进行分类预测。
p值（p-value）是统计学中用于衡
原创
2023-09-01 15:04:49
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在scikit-learn中，与逻辑回归有关的主要有3个类，LogisticRegression， LogisticRegressionCV 和logistic_regression_path。LogisticRegression和LogisticRegressionCV的主要区别是LogisticRegressionCV使用交叉验证来选择正则化系数C，而LogisticRegression需要自
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2024-09-18 21:25:36
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一、概念逻辑回归一般用于解决二分类的问题。即结果为（0或1）的预测。也可以用于多分类。二、举例 我们将X（年龄，工资，学历） 作为输入，通过上边数据的学习，来判断最后一个人逾期的概率。这时，可以定义一个条件概率公式P（Y | X）根据这个公式我们可以尝试将第一条数据表示出来P（Y=1|（20,4000，本科）） 这样通过学习已有数据，就可以
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2024-02-17 12:35:52
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sklearn学习02——SVM前言一、线性SVM1.1、算法原理1.2、代码实现二、核函数和非线性SVM2.1、从线性可分到线性不可分2.2、核函数2.2.1、多项式核函数2.2.2、高斯核函数2.3、测试不同SVM在Mnist数据集上的分类情况 前言 本篇给出sklearn中 SVM（支持向量机）的一些常用模型的实现，线性分类问题一般可用 线性SVM模型来解决；非线性分类问题可以使用多项式
这篇主要记录数据建模中的线性回归的学习如何用Sklearn进行线性回归分析？这部分主要记录2个关键知识点：回顾回归模型原理与工作流程如何使用Python的Sklearn进行模型搭建什么是回归模型？ 线性回归都有哪些应用场景？保险行业 （用户的保费 赔付金额）旅游行业 （用户的出行次数 度假时长）电商行业 （用户网页停留时间 购物车的商品数量）注意：回归分析虽然是最常见的分
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2024-06-12 21:18:44
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sklearn实现逻辑回归_以python为工具【Python机器学习系列（十）】 文章目录1.线性逻辑回归2.非线性逻辑回归3.乳腺癌数据集案例 ʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞ ʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔ
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2023-06-28 14:14:32
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目录1.LR基础1.1 逻辑回归正则化2. 线性逻辑回归代码实现2.1 梯度下降法python实现2.2 skleran库python实现3. 非线性逻辑回归代码实现3.1 梯度下降法python实现3.2 skleran库python实现4. LR总结4.1 LR优缺点4.2 逻辑回归 VS 线性回归总结：1.LR基础虽然叫回归，但是做的是分类问题。 逻
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2024-05-16 18:29:14
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sklearn逻辑回归实现更加优化，且支持多元分类场景 下面的代码展示如何用sklearn,linear_model.LogisticRegression类以及fit方法在三种花的标准化训练集上训练模型from sklearn.linear_model import LogisticRegression
lr=LogisticRegression(C=100.0,random_state=1)
l
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2023-09-25 19:54:02
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文章目录二分类多分类不同惩罚的稀疏度正则化路径 二分类import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import linear_model
from scipy.special import expit
# General a toy dataset:s it's just a straight line wi
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2024-05-29 01:08:26
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# 使用Python实现逻辑回归参数P值计算
逻辑回归是一种广泛使用的分类算法。在逻辑回归模型中，参数的显著性需要通过P值进行检验。本文将引导你实现逻辑回归并计算P值的过程。下面，我们将通过一个表格展示整个流程，并详细解释每一步所需的代码。
## 整体流程
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 加载并准备数据 |
| 3
原创
2024-08-02 07:00:10
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梯度下降： 对theta1， theta2， theta3 分别求最快梯度下降的方向，然后根据给定的学习率，进行theta1， theta2， theta3的参数跟新假定目标函数 J(theta) = 1/2m * np.sum(h(theta) - y)^2 / len(X)梯度下降的策略分为3种， 批量梯度下降： 每次迭代输入全部的数据， 效果好，但耗时&
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2023-08-24 13:02:49
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逻辑回归的常见面试点总结：（逻辑回归假设数据服从伯努利分布,通过极大化似然函数的方法，运用梯度下降来求解参数，来达到将数据二分类的目的。）逻辑回归和线性回归的联系和区别参考原文：逻辑回归：线性回归可以预测连续值，但是不能解决分类问题，我们需要根据预测的结果判定其属于正类还是负类。所以逻辑回归就是将线性回归的(−∞,+∞)结果，通过sigmoid函数映射到(0,1)之间。线性回归决策函数：hθx=θ
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2024-05-20 16:30:32
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LogisticRegressionCV使用了交叉验证来选择正则化系数C。LogisticRegression需要自己每次指定一个正则化系数。除了交叉验证以及选择正则化系数C以外， LogisticRegression和LogisticRegressionCV的使用方法基本相同。logistic_regression_path类则比较特殊，它拟合数据后不能直接来做预测，只能为拟合数据选择合适逻辑回
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2024-03-25 15:28:30
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