Pytania otagowane jako logistic-regression

Odnosi się ogólnie do procedur statystycznych, które wykorzystują funkcję logistyczną, najczęściej różnych form regresji logistycznej

4
Scikit-learn: Jak SGDClassifier przewidział, a także regresję logistyczną
Metodą trenowania regresji logistycznej jest użycie stochastycznego spadku gradientu, do którego scikit-learn oferuje interfejs. Co chciałbym zrobić, to wziąć scikit-learn na SGDClassifier i mieć go zdobyć taki sam jak regresja logistyczna tutaj . Jednak muszę brakować niektórych ulepszeń uczenia maszynowego, ponieważ moje wyniki nie są równoważne. To jest mój obecny …
2
Kategoryzacja tekstu: łączenie różnego rodzaju funkcji
Problem, który rozwiązuję, polega na podzieleniu krótkich tekstów na wiele klas. Moje obecne podejście polega na wykorzystaniu częstotliwości ważonych tf-idf i nauce prostego klasyfikatora liniowego (regresja logistyczna). Działa to całkiem dobrze (około 90% makra F-1 na zestawie testowym, prawie 100% na zestawie treningowym). Dużym problemem są niewidoczne słowa / n-gram. …
3
Implementacja funkcji kosztu w regresji logistycznej w Pythonie: dlaczego mnożenie kropek w jednym wyrażeniu, a mnożenie elementarne w innym
Mam bardzo podstawowe pytanie, które dotyczy Pythona, liczby i mnożenia macierzy w ustawieniach regresji logistycznej. Po pierwsze, przepraszam, że nie używam notacji matematycznej. Jestem zdezorientowany co do zastosowania mnożenia kropek macierzy w porównaniu do mnożenia elementów. Funkcja kosztu jest dana przez: A w pythonie napisałem to jako cost = -1/m …
5
Wybierz algorytm klasyfikacji binarnej
Mam problem z klasyfikacją binarną: Około 1000 próbek w zestawie treningowym 10 atrybutów, w tym binarne, numeryczne i kategoryczne Który algorytm jest najlepszym wyborem dla tego rodzaju problemu? Domyślnie zacznę od SVM (wstępne posiadanie nominalnych wartości atrybutów przekonwertowanych na funkcje binarne), ponieważ jest uważane za najlepsze dla stosunkowo czystych i …
4
Drzewo decyzyjne czy regresja logistyczna?
Pracuję nad problemem klasyfikacji. Mam zestaw danych zawierający taką samą liczbę zmiennych jakościowych i zmiennych ciągłych. Skąd będę wiedział, jakiej techniki użyć? między drzewem decyzyjnym a regresją logistyczną? Czy słusznie jest założyć, że regresja logistyczna będzie bardziej odpowiednia dla zmiennej ciągłej, a drzewo decyzyjne będzie bardziej odpowiednie dla zmiennej ciągłej …
2
Regresja liniowa z niesymetryczną funkcją kosztu?
Chcę przewidzieć pewną wartość i próbuję uzyskać prognozę która optymalizuje między byciem tak niskim, jak to możliwe, ale wciąż większym niż . Innymi słowy: Y(x)Y(x)Y(x)Y^(x)Y^(x)\hat Y(x)Y(x)Y(x)Y(x)cost{Y(x)≳Y^(x)}>>cost{Y^(x)≳Y(x)}cost{Y(x)≳Y^(x)}>>cost{Y^(x)≳Y(x)}\text{cost}\left\{ Y(x) \gtrsim \hat Y(x) \right\} >> \text{cost}\left\{ \hat Y(x) \gtrsim Y(x) \right\} Myślę, że prosta regresja liniowa powinna dać sobie radę. Wiem więc trochę, …
3
Czy są jakieś dobre gotowe modele językowe dla Pythona?
Prototypuję aplikację i potrzebuję modelu językowego, aby obliczyć zakłopotanie w przypadku niektórych wygenerowanych zdań. Czy istnieje jakiś wyuczony model języka w Pythonie, którego można łatwo używać? Coś prostego jak model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp robert junior pancake') assert p1 < …
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 
3
Najlepsze języki do obliczeń naukowych [zamknięte]
Zamknięte . To pytanie musi być bardziej skoncentrowane . Obecnie nie przyjmuje odpowiedzi. Chcesz poprawić to pytanie? Zaktualizuj pytanie, aby skupiało się tylko na jednym problemie, edytując ten post . Zamknięte 5 lat temu . Wydaje się, że w większości języków dostępna jest pewna liczba naukowych bibliotek komputerowych. Python ma …
10 efficiency  statistics  tools  knowledge-base  machine-learning  neural-network  deep-learning  optimization  hyperparameter  machine-learning  time-series  categorical-data  logistic-regression  python  visualization  bigdata  efficiency  classification  binary  svm  random-forest  logistic-regression  data-mining  sql  experiments  bigdata  efficiency  performance  scalability  distributed  bigdata  nlp  statistics  education  knowledge-base  definitions  machine-learning  recommender-system  evaluation  efficiency  algorithms  parameter  efficiency  scalability  sql  statistics  visualization  knowledge-base  education  machine-learning  r  python  r  text-mining  sentiment-analysis  machine-learning  machine-learning  python  neural-network  statistics  reference-request  machine-learning  data-mining  python  classification  data-mining  bigdata  usecase  apache-hadoop  map-reduce  aws  education  feature-selection  machine-learning  machine-learning  sports  data-formats  hierarchical-data-format  bigdata  apache-hadoop  bigdata  apache-hadoop  python  visualization  knowledge-base  classification  confusion-matrix  accuracy  bigdata  apache-hadoop  bigdata  efficiency  apache-hadoop  distributed  machine-translation  nlp  metadata  data-cleaning  text-mining  python  pandas  machine-learning  python  pandas  scikit-learn  bigdata  machine-learning  databases  clustering  data-mining  recommender-system 
4
Uczysz regresji porządkowej w R?
Pracuję nad projektem i potrzebuję zasobów, aby przyspieszyć. Zbiór danych obejmuje około 35 000 obserwacji na około 30 zmiennych. Około połowa zmiennych jest jakościowa, a niektóre mają wiele różnych możliwych wartości, tzn. Jeśli podzielisz zmienne jakościowe na zmienne obojętne, będziesz miał znacznie więcej niż 30 zmiennych. Ale nadal prawdopodobnie rzędu …
2
Jak przeprowadzić regresję logistyczną z dużą liczbą funkcji?
Mam zestaw danych z 330 próbkami i 27 funkcjami dla każdej próbki, z problemem klasy binarnej dla regresji logistycznej. Zgodnie z „regułą, jeśli dziesięć” potrzebuję co najmniej 10 zdarzeń, aby każda funkcja mogła zostać uwzględniona. Chociaż mam niezrównoważony zestaw danych, z 20% klasy dodatniej i 80% klasy ujemnej. To daje …
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.