3.8、逻辑回归模型训练和测试

炮哥带你学 2023-01-13 03:31:45

课时名称	课时知识点
3.8、逻辑回归模型训练和测试	利用机器学习框架搭建逻辑回归模型，并利用训练好的模型进行测试

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谦虚且进步 2022-10-27

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把test_size设置为0.3效果更好

炮哥带你学 2022-10-27

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@谦虚且进步 <p>这些都是超参数，在自己不断的实验下应该可以找到最优的</p>

模型训练基于逻辑回归算法，数据集和测试集按照8:2的比例进行划分。数据集前11列为红酒的属性，最后一列是红酒的分类标签，此处红酒总共有六类（标签分别为3、4、5、6、7、8），每一行为一个红酒样本。通过对机器...

【机器学习报告二1】本报告主要探讨了机器学习中的逻辑回归模型，特别是涉及参数估计以及如何...通过手工生成数据和真实数据集的训练，可以更好地掌握逻辑回归模型的优缺点，并了解其在广告预测等领域的应用价值。

【模型训练与优化】经典监督学习模型在风险行为检测模型中，设因变量“risk_label（风险标识）”为y，其仅有1和0两个取值，可以看作二分类问题。逻辑回归逻辑回归（Logistic Regression，LR）是一种广义的线性...

在处理这个任务时，我们需要预处理数据，可能包括标准化特征、编码分类变量、选择特征等步骤，然后训练逻辑回归模型，最后评估模型的性能并进行预测。总的来说，线性模型，特别是逻辑回归，是解决分类问题的强大...

3.4 多项式逻辑回归：扩展了逻辑回归模型，适用于多分类问题。 3.5 Probit回归：类似逻辑回归，但使用正态分布作为链接函数。 3.6 支持向量机（SVM）：一种强大的分类器，通过最大化分类边界来预测分类。 3.7 时间...

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