python 로지스틱 회귀분석 예제

파이썬에서 로지스틱 회귀 모델을 구축하려면 Scikit-learn 패키지를 사용할 것입니다. 로지스틱 회귀 모델을 구현하기 위한 아래 워크플로를 따릅니다. 데이터 정리는 모든 데이터 과학 프로젝트의 또 다른 중요한 단계입니다. 따라서 제대로 즉 파이썬에서 데이터 청소를 학습하기위한 또 다른 놀라운 과정이있다. 데이터 과학 프로젝트를 수행할 때 이러한 모든 단계가 매우 중요합니다. 오늘, 우리는 Kaggle에서 유명한 타이타닉 데이터 세트와 함께 작동합니다. 이것은 매우 유명한 데이터 세트이며, 매우 자주 기계 학습의 학생의 첫 번째 단계입니다! 우리는 분류 생존 또는 사망을 예측하기 위해 노력할 것입니다. 분류를 위해 파이썬에서 로지스틱 회귀를 구현하는 것에 대한 이해를 시작합시다. 우리는 타이타닉 데이터 세트의 “반 청소”버전을 사용합니다, Kaggle에서 직접 호스팅 된 데이터 세트를 사용하는 경우,이 문서에 표시되지 않은 몇 가지 추가 청소를 수행해야 할 수 있습니다. 또한 교육 및 테스트를 위해 두 개의 별도 파일을 만들었습니다. 교육 데이터는 여기를 클릭하여 찾을 수 있으며 테스트 데이터는 여기를 클릭하여 찾을 수 있습니다.

위의 워크플로에서 이진 분류 문제를 해결하기 위해 로지스틱 회귀 모델을 빌드할 예정입니다. 우리가 해결하려고하는 문제를 살펴 보자. 로지스틱 회귀에는 다양한 응용 프로그램이 있습니다. 다음은 실제 상황에서 사용되는 몇 가지 응용 프로그램입니다. 하우디 여러분! 코딩 데모를 한 지 오래되었기 때문에 파이썬에서 로지스틱 회귀 예제를 제공하기 위해 하나를 넣을 것이라고 생각했습니다! 틀림없이, 이것은 절벽 노트 버전입니다,하지만 난 당신이 적어도 파이썬에서 물류 회귀를하고의 역학에 편안하게 여기 넣어 무엇에서 충분히 얻을 수 있기를 바랍니다 (더 구체적으로; scikit-learn, 팬더 등을 사용하여…). 파이썬의 이 로지스틱 회귀 예는 Kaggle의 타이타닉 데이터 세트를 사용하여 승객의 생존을 예측하는 것입니다. 하지만 코드를 시작 하기 전에, 내가 당신에 게 로지스틱 회귀 뒤에 이론의 작은 비트를 줄 수 있습니다. 로지스틱 함수라고도 하는 sigmoid 함수는 분류를 수행하기 위해 로지스틱 회귀를 사용하는 열쇠가 될 것입니다. 모델 매개변수가 처음부터 구현한 모델과 크게 다른 이유는 무엇입니까? sk-learn의 물류 회귀 구현에 대한 문서를 보면 정규화를 고려합니다.

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