logistic-regression

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ロジスティック回帰は最適な決定境界を見つけません

私はよく分離可能な非常に小さく簡単なデータセットでロジスティック回帰を実行します。しかし、モデルが最適な決定境界を見つけることができないことに気付きました。私のミスはどこですか？正則化項もあります - エラーがモデルを蹴るだけのものではありませんので、 import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as p

python machine-learning scikit-learn logistic-regression 2017-09-20

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ロジスティック回帰コスト関数scikit learn

私はcoursera mlコースをやったことがあります。今は少し変わったscikit-learnロジスティック回帰を見ています。私はシグモイド関数を使っていますが、コスト関数はy = 0とy = 1の2つに分けられます。しかし、シキットの学習は、私が本当に意味をなさない1つの関数（これは一般化ロジスティック関数であることがわかった）を持っています。 http://scikit-learn.org/

machine-learning scikit-learn logistic-regression 2017-09-20

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ロジスティック回帰で可能性の高い特定のラベルを予測する

sklearnのロジスティック回帰を使用して、12のパラメータと{0,1}のラベルを持つモデルを構築しています。私はラベル0について非常に自信を持っている必要がありますが、一部の「0」が1に分類されていれば問題ありません。データが0に分類されている場合、データを処理から除外したいと考えています。 どのようにパラメータを調整できますか？

python machine-learning scikit-learn logistic-regression 2017-09-20

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Pythonのロジスティック回帰

私はnumPyを使ってロジスティック回帰モデルを構築し、TensorFlow "Getting Started"の例でそれをトレーニングしようとしています：{x: [1, 2, 3, 4], y: [0, -1, -2, -3]}テンソルフローの例と同じ学習率とエポックを使用していますが、正しい体重と偏見を学ぶ。どんな助け？私はAIにとって初めてです。 コード： # Compute cost an

python numpy tensorflow artificial-intelligence logistic-regression 2017-09-21

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ニューラルネットワーク（隠れ層なし）対ロジスティック回帰？

私はニューラルネットワークのクラスを取っていて、ロジスティック回帰の精度スコアと2層ニューラルネットワーク（入力レイヤーと出力レイヤー）とで異なる結果が得られるのを実際に理解していません。出力層はシグモイド活性化機能を使用しています。私が学んだことから、確率を計算するためにニューラルネットワークのシグモイド活性化関数を使うことができます。これは、ロジスティック回帰が達成しようとするものと同一でなけ

python machine-learning neural-network keras logistic-regression 2017-09-24

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sklearnロジスティック回帰から予測される確率が正確かどうかを判断する方法は？

私は機械学習に全く新しいです。私はscikit-learnを使って、1つの入力変数（X）とバイナリ結果（Y）を持つ単純なロジスティック回帰モデルを作成しようとしています。私のデータは325サンプルで構成され、39回の成功と286回の失敗があります。データをトレーニングとテスト（30％）のセットに分割しました。 私の目標は、実際には、自分のデータに基づいて任意のXについて成功の予測確率を得ることであ

python machine-learning scikit-learn logistic-regression 2017-09-24

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不明な変数宣言

私はkaggleでコードを少ししか読んでおらず、あいまいな実装になっています。今日まで私はモデルの外部に変数を宣言できることは知らなかった。 from sklearn.linear_model import LogisticRegression ... model = LogisticRegression() .... model.loss = 0.01 model.penalty =

python scikit-learn logistic-regression 2017-09-26

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numpyのはTypeError：ufunc「反転」の入力タイプではサポートされていない、と次のコードの入力

： def makePrediction(mytheta, myx): # ----------------------------------------------------------------- pr = sigmoid(np.dot(myx, mytheta)) pr[pr < 0.5] =0 pr[pr >= 0.5] = 1

python numpy matrix machine-learning logistic-regression 2017-09-28

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ロジスティックモデルの解釈方向を決定するR

ロジスティック回帰分析を実行して、has_sed（バイナリ、サンプルに沈降物があるかどうかを示し、0 =は沈降物がなく、1 =沈降物）。以下、このモデルの要約出力を参照してください： Call: glm(formula = has_sed ~ vw + ws_avg + s, family = binomial(link = "logit"), data = spdata_ss) Devi

r logistic-regression 2017-09-29

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私のモデルがデータを（グラフを使わずに）適合するかどうかをチェックする方法はありますか

私はバイナリロジスティック回帰データセットをPythonで作業しています。私はモデルがデータにどの程度適合しているかを計算する数値的方法があるかどうかを知りたい。 プロットなどのグラフィカルな方法を含めないでください ありがとう:)

python-3.x machine-learning classification logistic-regression 2017-10-02

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