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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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。

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

逻辑回归模型(Logistic Regression，LR)，由名称上来看，似乎是一个专门用于解决回归问题的模型，事实上，该模型更多地用于解决分类问题，尤其是二分类问题。这并不矛盾，因为逻辑回归直接输出的是一个连续值，我们将其按值的大小进行切分，不足一定范围的作为一个类别，超过一定范围的作为一个类别，这样就实现了对分类问题的解决。概况来说就是，先对数据以线性回归进行拟合，输出值以Sigmoid函数进行映射，映射到0和1之间，最后将S曲线切分上下两个区间作为类别区分的依据。

逻辑回归知识要点一、逻辑回归模型模型简介：算法的分类思想算法模型sigmoid函数函数原型sigmoid函数图像参数求解二、逻辑回归实现二分类模型训练与预测结果可视化计算概率值绘制决策边界三、逻辑回归实现多分类建模与可视化多分类实现细节（扩展）目标：能够清晰理解逻辑回归模型的原理。掌握sigmooid函数的作用能够使用逻辑回归模型实现二分类以及多分类任务知识要点一、逻辑回归模型 模...

本文旨在为读者提供关于scikit-learn中逻辑回归模型的全面指南。我们将涵盖从基础概念到高级应用的各个方面，包括模型原理、实现细节、参数调优和实际应用场景。本文适合以下读者：文章首先介绍逻辑回归的基本概念，然后深入scikit-learn的实现细节，接着通过实际案例展示应用方法，最后讨论高级主题和未来发展方向。逻辑回归是一种广泛使用的分类算法，尽管名称中有"回归"二字，但它实际上解决的是分类问题。scikit-learn中的实现提供了丰富的功能和优化选项。初始化参数逻辑回归模型损失函数计算训练过程梯度

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