Perguntas com a marcação «logistic-regression»

Uma maneira de treinar uma regressão logística é usar a descida estocástica do gradiente, para a qual o scikit-learn oferece uma interface. O que eu gostaria de fazer é pegar o SGDClassifier de um scikit -learn e obter a mesma pontuação que uma regressão logística aqui . No entanto, devo …

24 python  logistic-regression  scikit-learn  gradient-descent 

Ao ler este artigo, há uma linha que diz "classificadores lineares não compartilham parâmetros entre recursos e classes". Qual é o significado desta afirmação? Isso significa que classificadores lineares, como a regressão logística, precisam de recursos que sejam mutuamente independentes?

20 machine-learning  logistic-regression  multilabel-classification 

Estou construindo uma regressão logística multinomial com o sklearn (LogisticRegression). Mas depois que termina, como posso obter um valor de p e um intervalo confiante do meu modelo? Parece apenas que o sklearn fornece apenas coeficiente e interceptação. Muito obrigado

19 scikit-learn  logistic-regression 

O problema que estou enfrentando é categorizar textos curtos em várias classes. Minha abordagem atual é usar frequências de termo ponderadas tf-idf e aprender um classificador linear simples (regressão logística). Isso funciona razoavelmente bem (cerca de 90% da macro F-1 no conjunto de testes, quase 100% no conjunto de treinamento). …

19 machine-learning  classification  feature-selection  logistic-regression  information-retrieval 

Eu tenho uma pergunta muito básica que se relaciona com Python, numpy e multiplicação de matrizes no cenário de regressão logística. Primeiro, peço desculpas por não usar a notação matemática. Estou confuso sobre o uso da multiplicação de pontos na matriz versus a multiplicação por elementos. A função de custo …

18 python  logistic-regression  cost-function 

Eu tenho um problema de classificação binária: Aproximadamente 1000 amostras em conjunto de treinamento 10 atributos, incluindo binários, numéricos e categóricos Qual algoritmo é a melhor escolha para esse tipo de problema? Por padrão, vou começar com o SVM (preliminar, com valores de atributos nominais convertidos em recursos binários), pois …

16 classification  binary  svm  random-forest  logistic-regression 

Estou trabalhando em um problema de classificação. Eu tenho um conjunto de dados que contém um número igual de variáveis ​​categóricas e variáveis ​​contínuas. Como vou saber qual técnica usar? entre uma árvore de decisão e uma regressão logística? É certo assumir que a regressão logística será mais adequada para …

14 classification  logistic-regression  decision-trees 

Eu tenho um conjunto de dados com as seguintes especificações: Conjunto de dados de treinamento com 193.176 amostras com 2.821 positivos Conjunto de dados de teste com 82.887 amostras com 673 positivos Existem 10 recursos. Eu quero realizar uma classificação binária (0 ou 1). O problema que estou enfrentando é …

14 machine-learning  python  classification  logistic-regression 

Quero prever algum valor e estou tentando obter alguma previsão que otimize entre ser o mais baixo possível, mas ainda ser maior que . Em outras palavras: Y ( x ) Y ( x ) custo { Y ( x ) ≳ Y ( x ) } > > custo …

13 machine-learning  logistic-regression 

Acabei de ajustar uma curva logística a alguns dados falsos. Fiz os dados essencialmente uma função de etapa. data = -------------++++++++++++++ Mas quando olho para a curva ajustada, a inclinação é muito pequena. A função que melhor minimiza a função de custo, assumindo entropia cruzada, é a função de etapa. …

12 logistic-regression  scikit-learn 

Estou prototipando um aplicativo e preciso de um modelo de linguagem para calcular a perplexidade em algumas frases geradas. Existe algum modelo de linguagem treinado em python que eu possa usar facilmente? Algo simples como model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp …

11 python  nlp  language-model  r  statistics  linear-regression  machine-learning  classification  random-forest  xgboost  python  sampling  data-mining  orange  predictive-modeling  recommender-system  statistics  dimensionality-reduction  pca  machine-learning  python  deep-learning  keras  reinforcement-learning  neural-network  image-classification  r  dplyr  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  dropout  machine-learning  sampling  categorical-data  data-imputation  machine-learning  deep-learning  machine-learning-model  dropout  deep-network  pandas  data-cleaning  data-science-model  aggregation  python  neural-network  reinforcement-learning  policy-gradients  r  dataframe  dataset  statistics  prediction  forecasting  r  k-means  python  scikit-learn  labels  python  orange  cloud-computing  machine-learning  neural-network  deep-learning  rnn  recurrent-neural-net  logistic-regression  missing-data  deep-learning  autoencoder  apache-hadoop  time-series  data  preprocessing  classification  predictive-modeling  time-series  machine-learning  python  feature-selection  autoencoder  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  word-embeddings  predictive-modeling  prediction  machine-learning-model  machine-learning  classification  binary  theory  machine-learning  neural-network  time-series  lstm  rnn  neural-network  deep-learning  keras  tensorflow  convnet  computer-vision 

A definição usual de regressão (tanto quanto sei) é prever uma variável de saída contínua de um determinado conjunto de variáveis ​​de entrada . A regressão logística é um algoritmo de classificação binária, portanto produz uma saída categórica. É realmente um algoritmo de regressão? Se sim, por quê?

11 algorithms  logistic-regression 

Eu estou lendo sobre isso SVMe cheguei ao ponto de que os não-kernelizados SVMsnada mais são que separadores lineares. Portanto, a única diferença entre uma SVMregressão logística e uma é o critério para escolher o limite? Aparentemente, SVMescolhe o classificador de margem máxima e a regressão logística é a que …

11 machine-learning  classification  svm  logistic-regression  generalization 

Qual é a diferença em R no xgboost entre binary: logistic e reg: logistic? É apenas na métrica de avaliação? Se sim, como o RMSE na classificação binária se compara à taxa de erro? O relacionamento entre as métricas é mais ou menos monotônico; a saída do ajuste em uma …

11 r  logistic-regression  xgboost 

Fechado . Esta questão precisa ser mais focada . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela se concentre apenas em um problema editando esta postagem . Fechado há 5 anos . Parece que a maioria das línguas tem algum número de …

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