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逻辑分类:----底层为线性回归问题
通过输入的样本数据，基于多元线型回归模型求出线性预测方程。
y = w0+w1x1+w2x2
但通过线型回归方程返回的是连续值，不可以直接用于分类业务模型，所以急需一种方式使得把连续的预测值->离散的预测值。
[-oo, +oo]->{0, 1}
SKlearn学习笔记——逻辑回归1. 概述1.1 名为“回归”的分类器1.2 为什么需要逻辑回归1.3 sklearn中的逻辑回归2. linear_model.LogisticRegression2.1 二元逻辑回归的损失函数2.2 正则化:重要参数penalty & C2.3 梯度下降:重要参数max_iter2.4 二元回归与多元回归:重要参数solver2.5 逻辑回归中的特征
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2024-03-22 15:44:54
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2. 使用sklearn构建完整的机器学习项目流程一般来说，一个完整的机器学习项目分为以下步骤：明确项目任务：回归/分类收集数据集并选择合适的特征。选择度量模型性能的指标。选择具体的模型并进行训练以优化模型。评估模型的性能并调参。2.1 使用sklearn建立完整的回归项目2.1.1 收集数据集并选择合适的特征在数据集上我们使用我们比较熟悉的Boston房价数据集，原因是：第一个，我们通过这些简单
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2024-05-11 12:05:40
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什么是逻辑回归逻辑回归也叫对数几率回归，在西瓜书中有介绍，吃瓜的时候也学过，可惜呀，脑子不好使，全忘了。重新学一下吧。。。。 在理解对数几率回归之前需要先理解线性回归。线性回归的任务，就是构造一个预测函数 来映射输入的特征矩阵x和标签值y的线性关系，具体以公式体现如下： 写成矩阵形式为： 构造预测函数的核心就是找的矩阵,最小二乘法就是用来求解线性回归的数学方法。通过线性回归得到的预测结果是连续的实
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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目录线性回归Sigmoid函数逻辑回归逻辑回归的损失函数正则化L1正则化L2正则化L1正则化和L2正则化的区别梯度下降法梯度下降法的代数方式描述先决条件算法相关参数初始化算法过程梯度下降法的矩阵方式描述先决条件算法相关参数初始化算法过程梯度下降法分类批量梯度下降法BGD随机梯度下降法SGD小批量梯度下降法MBGD总结梯度下降的算法调优python中实现逻辑回归 线性回归提到逻辑回归我们不得不提一
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2023-10-11 09:44:31
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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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0.概述线性回归不仅可以做回归问题的处理，也可以通过与阈值的比较转化为分类的处理，但是其假设函数的输出范围没有限制，这样很大的输出被分类为1，较少的数也被分为1，这样就很奇怪。而逻辑回归的假设函数的输出范围是0~1。当数据集中含有误差点时，使用线性回归相应的误差也会很大。逻辑回归其实是分类算法，但是由于历史原因被称为逻辑回归。逻辑回归的假设函数以线性回归的假设函数为基础，通过S形函数进行复合形成的
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2024-05-04 11:26:37
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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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# 如何保存Python中的逻辑回归模型
在机器学习中，训练好的模型通常需要保存，以便将来能够直接使用，而无需每次都进行训练。本文将通过一个完整的流程，教授你如何在Python中保存逻辑回归模型。
## 流程概述
下面是实现“Python逻辑回归模型保存”的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 准备数据集 |
Svm相关：1） SVM方法是通过一个非线性映射p，把样本空间映射到一个高维乃至无穷维的特征空间中（Hilbert空间），使得在原来的样本空间中非线性可分的问题转化为在特征空间中的线性可分的问题．2） 逻辑回归和SVM的区别在于逻辑回归采用的是logistical loss，svm采用的是hinge loss。这两个损失函数的目的都是增加对分类影响较大的数据点的权重，减少与
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2024-10-21 09:54:00
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概述逻辑回归是一种分类算法，并不是线性回归的子类sklearn：使用逻辑回归诊断乳腺癌使用sklearn自带的乳腺癌数据，逻辑回归用来诊断是阴性还是阳性。这个数据集有569个样本，每个样本有30个特征，共357的阳性(y=1)样本，212个阴性(y=0)样本. 本例子使用90%的例子做训练，10%的例子做测试。from sklearn.model_selection import train_t
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2024-04-10 18:51:36
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什么是逻辑回归逻辑回归是分类算法，通过对样本的类别标签进行预测，例如预测标签为 1 或者 0，将样本分成不同的类别。为了您有更好的认识，我在这里 罗列一些逻辑回归的应用场景如下：搜索引擎的广告CTR预估推荐系统的learning to rank各种分类场景某电商搜索排序在实际建模时，逻辑回归有着极其重要的地位。它通常是首选的算法。这倒不是因为它的效果好，而是因为它最容易实现。有了这个兜底
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2024-08-04 14:05:39
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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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EDA 简单描述df.describe()## 特征与标签组合的散点可视化
sns.pairplot(data=iris_all,diag_kind='hist', hue= 'target')
plt.show() 通过上图能够分析出不同的二维的特征组合对于目标类别的区分能力箱型图查看数据分布for col in iris_features.columns:
sns.boxplot(x=
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2023-12-18 20:56:35
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一、Logistic回归的认知与应用场景Logistic回归为概率型非线性回归模型，是研究二分类观察结果与一些影响因素之间关系的一种多变量分析方法。通常的问题是，研究某些因素条件下某个结果是否发生，比如医学中根据病人的一些症状来判断它是否患有某种病。二、LR分类器LR分类器，即Logistic Regression Classifier。在分类情形下，经过学习后的LR分类器是一组权值，当测试样本的
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2024-06-26 10:34:18
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文章目录机器学习模型评估分类模型回归模型聚类模型交叉验证中指定scoring参数网格搜索中应用 机器学习模型评估以下方法，sklearn中都在sklearn.metrics类下，务必记住哪些指标适合分类，那些适合回归，不能混着用 分类的模型大多是Classifier结尾，回归是Regression分类模型accuracy_score（准确率得分）是模型分类正确的数据除以样本总数 【模型的sc
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2024-05-15 12:48:20
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一: 线性回归方程 线性回归（英语：linear regression）是利用称为线性回归方程的最小二乘函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归，大于一个自变量情况的叫做多元回归 在线性回归中，数据使用线性预测函数来建模，并且未知的模型参数也是通过数据来估计。这些模型被叫做线性模型。最常用的
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2024-03-28 10:18:42
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scikit-learn 通过交叉验证来公开设置 Lasso中αα 参数的对象: LassoCV 和 LassoLarsCV。 LassoLarsCV 是基于下面解释的 最小角回归 算法。对于具有许多线性回归的高维数据集， LassoCV 最常见。 然而，LassoLarsCV 在寻找 αα 参数值上更具有优势，而且如果样本数量与特征数量相比非常小时，通常 LassoLarsCV 比 LassoC
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2024-03-23 15:30:35
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K最近邻算法使用的直接是sklearn中的KNN。 K最近邻算法属于监督学习的一种。 它既可以应用于分类，也可以应用于回归。一：K最近邻算法原理KNN用于分类KNN用于回归其思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。在scikit-learn中，K最近邻算法的K值是通过n_neighbors参数来调节的，默认值是5
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2024-08-12 13:51:35
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