Logistic回归是用于进行分类预测的统计分类模型。
使用 HingeEmbeddingLoss() 函数进行二元分类时出现问题
我有 2 个数据集,它们组成了 2 条正弦曲线的 (x,y) 坐标及其各自的输出。 正弦曲线是同心的。 较大的正弦曲线的输出标签为 1,较小的 s...
我目前正在研究 Optuna 库,我发现有一个参数可以删除没有希望的试验。看来这个参数只能用在增量学习中
LogisticRegression惩罚集l1或l2等于使用Lasso或Ridge?
从sklearn.linear_model导入LogisticRegression 我想知道使用 LogisticRegression(penalty='l1') 是否等于使用 Lasso()? 或 LogisticRegression(penalty='l2') 等于使用 Ridge()? 我知道我...
我一直在使用泰坦尼克号数据集。当我尝试拟合数据时,我遇到了 TypeError 。 **第 4 步:训练和测试数据**:在训练上构建模型并预测测试上的输出...
我目前正在研究 Optuna 库,我发现有一个参数可以删除没有希望的试验。看来这个参数只能用在增量学习中
我有一个可分离的2类螺旋数据,即蓝色和红色,从原点螺旋出。我知道 KNN 和 SVM 适合分类目的,但我想知道我能否实现不错的分类
如何在 R 中拟合序数(3 个级别)逻辑混合效应模型?我想它就像一个 glmer,除了三个结果级别之外。 数据结构 Patientid Viral_load 依从性
精度和 F 分数定义不明确,在没有预测样本的标签中设置为 0.0。使用“zero_division”参数来控制此行为[重复]
我正在运行逻辑回归,但我获得的 f1 分数为 0.0。我认为这与零除错误有关,但我无法修复它 data4=data[['年龄','BusinessTravel_Travel_Frequency...
我目前正在研究从不同人的不同抗菌谱测试中获得的数据集。我的目标是提出一个模型来预测和研究抗生素的敏感性/耐药性。我要攻击...
我正在尝试从头开始执行逻辑回归,但成本并没有降低。成本函数数组为 J_all = [0.6931471785599453, 0.7013523852395079, 1.0799382321159159, 1.4184962890...
我正在 pycaret 中训练和调整模型,例如: 从 pycaret.classification 导入 * clf1 = 设置(数据 = 训练,目标 = '目标',feature_selection = True,test_data = 测试,
我们可以在训练和测试数据中建立一个具有不同输入向量大小的模型吗?
我使用keras构建逻辑回归模型。我的输入训练向量的形状是 10。 [var1,var2,var3,var4,var5,var6,var7,var8,var9,and var10] 这是一个二元分类,所以目标实验室...
我对 R 还很陌生。 我从许多参考文献中收集了有关昆虫寄生虫感染的数据,其中它遵循 3 个参数逻辑函数,其中 x=寄生虫计数(浓度),y = prop...
惩罚 = ['l1', 'l2'] C = np.logspace(0, 4, 10) grid_model = GridSearchCV(log_model, param_grid={'C':C, '惩罚':惩罚}) grid_model.fit(scaled_X_train, y_train) 我收到错误...
R - S 和 F 计数中的 bestglm 问题不能 <0
我尝试使用bestglm进行子集回归,但是当我执行它时,出现以下错误 bestglm 中的错误(Xy=H.bestglm2,系列=二项式,IC =“AC”,方法=“详尽”: 二项式非洛...
我有一个 statsmodels.discrete.discrete_model.BinaryResultsWrapper,它是运行 statsmodels.api.Logit(...).fit() 的输出。我可以调用 .summary() 方法来打印结果表...
我需要执行以下操作,但我不知道如何实现这一点。 我有一个表,其中包含需要执行回归的变量,该表看起来像 栏目名称 |是 | X1 |...
我为客户流失数据集拟合了逻辑回归模型,结果如下 对数结果 我用验证集测试了这个模型并计算了 ROC AUC 分数,这是
我正在尝试训练一个模型来预测客户的总购买金额。 我的数据如下所示:https://i.stack.imgur.com/JbM9J.png 这些是进一步的步骤: # 预处理 定义
我已经能够根据 4 个变量之一绘制 4 个预测概率图(二元结果 0 或 1):怀孕、年龄、BMI、血糖;但是我没有成功应用某些东西