logistic-regression

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Spark ML Logistic Regression in Python：F-Measureを最大にするようモデルしきい値を設定してください

私はパイプラインを使ってSparkでロジスティック回帰を訓練しました。それは走りました、そして、私はモデル診断を見ています。 モデルサマリー（lr_summary = lrModel.stages [-1]。サマリー）を作成しました。 その後、私はかなりコードをthis webpageからコピーしました。私はこの例のPythonコード使用してF値に基づいて最適なしきい値を決定しようとするまで、それ

apache-spark classification logistic-regression prediction threshold 2017-12-07

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バイナリ分類のためのロジスティック回帰のスパーク：2つのクラスを予測するための新しいしきい値の適用

私はSparkとPythonの両方に新しいです。私はスパークを使用して、わずか2つのクラス（0と1）でロジスティック回帰モデルを訓練しました。列車のデータフレームを使って訓練しました。私lr_predictionsがどのように見える列「確率」があり、今 lr_predictions = lrModel.transform(test) ：私は私のテストデータフレームを使用して予測を実行したその後

python apache-spark pyspark classification logistic-regression 2017-12-08

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確率を予測ラベルに変換する最も容易かつ迅速な方法は何ですか？要するに

は、私は次のコードのための1/2行のコードを探しています： for i in range(A.shape[1]): # Convert probabilities A[0,i] to actual predictions p[0,i] ### START CODE HERE ### (≈ 4 lines of code) if(A[i] > .5) Y_

numpy machine-learning classification vectorization logistic-regression 2017-12-08

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なぜ私のroc曲線が変わっているのですか

私はL1正則化を使ってロジスティック回帰を書いて、roc曲線を実装しようとしています。私は確率勾配をlog-likelihoodの昇順でコスト関数として使用します。しかし、私がプロットしたロープ曲線は奇妙です。 私のデータセットは、ここでhttp://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/HTRU2 からである私はscikit学習機能 によって そしてROC曲線プロットを

python plot logistic-regression roc 2017-12-08

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ロジスティック回帰におけるダミー応答変数のコーディング方法の解釈

ロジスティック回帰の出力を解釈することに問題がある初心者です。 私の応答変数には、 "multiplex"と "subterraneus"という2つの値があります。 "microtus.train"データフレームにfactor（）関数を使用すると、 "mutiplex and subterraneus"という順番で取得されます。モデルを適合させて応答を予測した後、確率の平均が何であるかを理解するの

r logistic-regression 2017-12-10

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Kaggle競争のROCスコアが間違っていますか？

私はKaggleの競技を研究しており、Logistic Regression分類器を使用して上位10人の競技者のアプローチをテストしました。競争に リンク：https://www.kaggle.com/c/detecting-insults-in-social-commentary/leaderboard 私はまだ私はあまりにも多くの変更を加えることなく分類をテストした分類問題にかなり新しいです。

python scikit-learn classification logistic-regression kaggle 2017-12-10

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複数のバイナリ入力に基づく予測

次のDataFrameがあるとします。ここで、A、B、C、Dは分類タスクのバイナリ結果です。 「1」は「仕上がり」に関連し、「0」は「仕上がっていない」に関連する。 A B C D True 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1 0 1 1 1 1 1 1

python scikit-learn classification logistic-regression 2017-12-11

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ロジスティック回帰を実行するのが困難です。

glmを使用してRでロジスティック回帰を実行する際にいくつかの問題があります。バイナリ応答変数をglmに渡してロジスティック回帰を実行するには、2つの方法があります。データをシリアルデータ形式でglmに渡すことができます（例：観測ごとに1行、応答変数は0または1、独立変数にはあなたが持っている値を持ちます）、またはそれを渡すことができます最初の列は試行回数を示し、2番目の列は成功数を示し、3番目の

r logistic-regression glm 2017-12-11

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ロジスティック回帰勾配降下

私はタイトルが言うようにしようとしていますが、私はそれを行う方法を本当に理解することができません。 何が間違っているのか理解するのを助けることができれば、非常に役に立ちます。バッチ勾配降下を使ってロジスティック回帰をしなければならない。 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np %matplotlib inline X = np.

python logistic-regression gradient-descent 2017-12-13

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順序付けられたロジットのクラスタ標準エラー推定で削除されたR個のポーラー値

私はRにはかなり新しく、かなり基本的なアプリケーションに使用されています。 今、私は助けが必要な問題が発生している：私はすでに（私の推定はthis例に似ている）私は注文したロジスティック回帰ためクラスタ標準誤差への道を探しています を をrobcovとvcovCLを試してみましたが、彼らは私に似たエラーメッセージを与える：meatCLで エラー（X、CLクラスタ内の観測値の と一致しない u [、

r regression logistic-regression 2017-12-13

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