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>

文件包含一个数据集（csv文件）和一个可执行代码（py文件），是对红酒数据集的分类训练与测试。可作为人工智能、机器学习初学者的学习资料。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。通过对机器学习分类模型输入特征值，得出此红酒的种类。需要Python版本3.8及以上；需要引入第三方库pandas和sklearn。

2.加入对参数的惩罚），可以 1.可以手工生成两个分别类别数据（可以用高斯分布），验证你的算法 2.逻辑回归有广泛的用处，例如广告预测

基于用户认证数据构建评估模型预测认证行为风险系统python源码+数据集+多种算法+说明文档.zip 【项目资源介绍】文件说明 datasets // 数据集（训练集、测试集） feature engineering // 特征工程 models // 评估模型测试环境 Python3.8，建议使用anaconda安装，pycharm IDE运行本赛题中，参赛团队将基于用户认证行为数据及风险异常标记结构，构建用户认证行为特征模型和风险异常评估模型，利用风险评估模型去判断当前用户认证行为是否存在风险。【利用用户认证数据构建行为基线】采用监督学习模型，基于用户认证行为特征，构建风险异常评估模型，判断当前用户认证行为是否存在风险。特征工程数据预处理【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）是一种广义的线性回归分析模型，常用于解决二分类问题。支持向量机 UEBA方法集成学习

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