Mi a megoldó a logisztikus regresszióban?
Pontszám: 4,9/5 ( 39 szavazat )Ez egy lineáris osztályozás, amely támogatja a logisztikus regressziót és a lineáris támogató vektorgépeket. A megoldó egy Coordinate Descent (CD) algoritmust használ, amely az optimalizálási problémákat úgy oldja meg, hogy egymás után közelítő minimalizálást hajt végre koordinátairányok vagy koordináta-hipersíkok mentén.
Mi a Liblinear megoldó a logisztikus regresszióban?
liblinear — Library for Large Linear Classification . Koordináta süllyedési algoritmust használ. A koordináta leereszkedés a többváltozós függvény minimalizálásán alapul az egyváltozós optimalizálási problémák hurokban történő megoldásával. Más szóval, egyszerre egy irányban a minimum felé halad.
Mi az a Newton-CG megoldó?
newton-cg: Megoldó , amely kifejezetten kiszámítja a Hessian-t, amely számítási szempontból költséges lehet nagy méretekben . sag: A sztochasztikus átlagos gradiens süllyedés jelentése. Hatékonyabb megoldó nagy adatkészletekkel. saga: A Saga a Sag egy változata, és használható az l1 Regularizálással.
Mi az N_jobs a logisztikai regresszióban?
n_jobsint, default=Nincs . Az osztályok párhuzamosítása során használt CPU magok száma, ha multi_class='ovr'” . Ezt a paramétert a rendszer figyelmen kívül hagyja, ha a megoldó 'liblinear' értékre van állítva, függetlenül attól, hogy a 'multi_class' meg van-e adva vagy sem. A None 1-et jelent, hacsak nem joblibben.
Mik azok a hiperparaméterek a logisztikus regresszióban?
A gépi tanulási algoritmusok hiperparaméterekkel rendelkeznek, amelyek lehetővé teszik az algoritmus viselkedésének testreszabását az adott adatkészlethez . A hiperparaméterek eltérnek a paraméterektől, amelyek a tanulási algoritmus által talált modell belső együtthatói vagy súlyai.
StatQuest: Logisztikai regresszió
Mik azok a hiperparaméterek az SVM-ben?
Az SVM fő hiperparamétere a kernel . A megfigyeléseket valamilyen jellemző térbe képezi le. Ideális esetben a megfigyelések könnyebben (lineárisan) elkülöníthetők az átalakítás után. Több szabványos kernel létezik ezekhez a transzformációkhoz, pl. a lineáris kernel, a polinom kernel és a radiális kernel.
Mi a pontszám a logisztikus regresszióban?
A logisztikus valószínűségi pontszám függvény lehetővé teszi a felhasználó számára, hogy logisztikus regressziós modell segítségével megkapja egy adott esemény előrejelzett valószínűségi pontszámát . A logisztikus valószínűségi pontszám úgy működik, hogy bemenetként megadja a függő változót (bináris cél) és a független változókat.
Mi az a Liblinear SVM?
A LIBLINEAR egy lineáris osztályozó az adatokhoz, több millió példányt és szolgáltatást . Támogatja. L2-regularizált osztályozók. L2 veszteségű lineáris SVM, L1 veszteségű lineáris SVM és logisztikus regresszió (LR)
Mi az a Sklearn csomag?
Nyílt forráskódú ML könyvtár Pythonhoz. ... A Scikit-learn egy Python könyvtár, amely számos felügyelt és felügyelt tanulási algoritmust biztosít . Olyan technológiára épül, amelyet már ismerhet, mint például a NumPy, a pandák és a Matplotlib!
Mi az a Sklearn Linear_model?
A linear_model a sklearn modul egy osztálya, ha különböző függvényeket tartalmaz a lineáris modellekkel végzett gépi tanuláshoz . A lineáris modell kifejezés azt jelenti, hogy a modell jellemzők lineáris kombinációjaként van megadva.
Mi a C érték a logisztikus regresszióban?
Mi az a C-statisztika? A konkordancia statisztika egyenlő a ROC görbe alatti területtel. A C-statisztika (néha „konkordancia” statisztikának vagy C-indexnek nevezik) a logisztikus regressziós modellben a bináris eredményekhez való illeszkedés jóságának mértéke .
Mi a logisztikus regresszió Sklearn?
Fotó forrása: Scikit-Learn. A logisztikai regresszió egy gépi tanulási osztályozási algoritmus, amelyet egy kategorikus függő változó valószínűségének előrejelzésére használnak . A logisztikus regresszióban a függő változó egy bináris változó, amely 1-gyel (igen, siker stb.) vagy 0-val (nem, kudarc stb.) kódolt adatokat tartalmaz.
Mi az L1 büntetés a logisztikus regresszióban?
Büntetéskitételek Az L1 szabályzás hozzáad egy L1 büntetést, amely megegyezik az együtthatók nagyságának abszolút értékével . Más szóval, korlátozza az együtthatók méretét. Az L1 ritka modelleket eredményezhet (azaz kevés együtthatóval rendelkező modelleket); Egyes együtthatók nullává válhatnak és megszűnhetnek. A Lasszó-regresszió ezt a módszert használja.
Mit ad vissza a Predict_proba?
A predikt_proba megadja a cél valószínűségét (a te esetedben 0 és 1) tömb formában. Az egyes sorokhoz tartozó valószínűségek száma megegyezik a célváltozó kategóriáinak számával (2 az Ön esetében).
Mi az a Ridge modell?
A Ridge regresszió egy olyan modellhangolási módszer, amelyet a multikollinearitástól szenvedő adatok elemzésére használnak . Ez a módszer L2-szabályozást hajt végre. Ha felmerül a multikollinearitás kérdése, a legkisebb négyzetek torzítatlanok és a szórások nagyok, ez azt eredményezi, hogy az előre jelzett értékek messze eltérnek a tényleges értékektől.
Mi az SVM tanulás típusa?
A „Support Vector Machine” (SVM) egy felügyelt gépi tanulási algoritmus , amely osztályozási és regressziós kihívásokhoz egyaránt használható. Leginkább osztályozási problémák esetén használják azonban. ... Az SVM osztályozó olyan határvonal, amely a legjobban elkülöníti a két osztályt (hipersík/vonal).
Mi az a NumPy csomag?
A NumPy a Python tudományos számítástechnikai alapcsomagja . ... A NumPy tömbök lehetővé teszik a fejlett matematikai és egyéb műveletek elvégzését nagyszámú adattal. Az ilyen műveleteket általában hatékonyabban és kevesebb kóddal hajtják végre, mint a Python beépített szekvenciái segítségével.
Melyik a jobb a sklearn vagy a TensorFlow?
A TensorFlow inkább egy alacsony szintű könyvtár. ... A Scikit-Learn egy magasabb szintű könyvtár, amely számos gépi tanulási algoritmus megvalósítását tartalmazza, így egyetlen sorban vagy néhány kódsorban definiálhat egy modellobjektumot, majd felhasználhatja a pontok készletének illesztésére vagy előrejelzésére. egy érték.
Mi az a sklearn modell?
Mi az a scikit-learn vagy sklearn? A Scikit-learn valószínűleg a Python gépi tanulásának leghasznosabb könyvtára . A sklearn könyvtár számos hatékony eszközt tartalmaz a gépi tanuláshoz és a statisztikai modellezéshez, beleértve az osztályozást, a regressziót, a klaszterezést és a dimenziócsökkentést.
Mi az L1 és L2 regularizáció?
Az L1 szabályzás 0-tól 1-ig terjedő bináris súllyal adja meg a kimenetet a modell jellemzőihez, és egy hatalmas dimenziós adatkészletben található jellemzők számának csökkentésére szolgál. Az L2-szabályozás szétszórja a hibatagokat az összes súlyozásban, ami pontosabb, testreszabott végső modellekhez vezet.
Mi az a LIBSVM algoritmus?
A LIBSVM megvalósítja a szekvenciális minimális optimalizálási (SMO) algoritmust a kernelizált támogatási vektor gépekhez (SVM) , amely támogatja az osztályozást és a regressziót. ... A mindkét könyvtárból származó SVM-tanulási kódot gyakran használják más nyílt forráskódú gépi tanulási eszközkészletekben, beleértve a GATE-t, a KNIME-t, az Orange-t és a scikit-learn-t.
Mi az SMO a gépi tanulásban?
A szekvenciális minimális optimalizálás (SMO) egy algoritmus a támasz-vektor gépek (SVM) betanítása során felmerülő kvadratikus programozási (QP) probléma megoldására. ... Az SMO-t széles körben használják támogató vektorgépek képzésére, és a népszerű LIBSVM eszköz implementálja.
Milyen a jó R2?
Más területeken a jó R-négyzet olvasási normái sokkal magasabbak lehetnek, például 0,9 vagy magasabb is lehet. A pénzügyekben a 0,7 feletti R-négyzet általában magas szintű korrelációt mutat, míg a 0,4 alatti mérőszám alacsony korrelációt mutat.
Mi az r2 pontszám ML-ben?
Az R-négyzet egy statisztikai mérőszám, amely egy regressziós modell illeszkedésének jóságát reprezentálja. Az r-négyzet ideális értéke 1 . Minél közelebb van az r-négyzet értéke 1-hez, annál jobban illeszkedik a modell.
Mi az a pontosság ML?
A gépi tanulási modell pontossága az a mérés, amelyet annak meghatározására használnak, hogy melyik modell a legjobb az adatkészlet változói közötti kapcsolatok és minták azonosítására a bemeneti vagy betanítási adatok alapján.