Preguntas etiquetadas con logistic-regression

Una forma de entrenar una regresión logística es mediante el uso del descenso de gradiente estocástico, que scikit-learn ofrece una interfaz. Lo que me gustaría hacer es tomar un clasificador SGDC de scikit-learn y hacer que obtenga el mismo puntaje que una regresión logística aquí . Sin embargo, me faltan …

24 python  logistic-regression  scikit-learn  gradient-descent 

Al leer este documento, hay una línea que dice "los clasificadores lineales no comparten parámetros entre entidades y clases". ¿Cuál es el significado de esta declaración? ¿Significa que los clasificadores lineales como la regresión logística necesitan características que sean mutuamente independientes?

20 machine-learning  logistic-regression  multilabel-classification 

Estoy construyendo una regresión logística multinomial con sklearn (LogisticRegression). Pero después de que termine, ¿cómo puedo obtener un valor p y un intervalo de confianza de mi modelo? Solo parece que sklearn solo proporciona coeficiente e intercepción. Muchas gracias.

19 scikit-learn  logistic-regression 

El problema que estoy abordando es categorizar textos cortos en varias clases. Mi enfoque actual es utilizar frecuencias de término ponderadas tf-idf y aprender un clasificador lineal simple (regresión logística). Esto funciona razonablemente bien (alrededor del 90% de macro F-1 en el conjunto de prueba, casi el 100% en el …

19 machine-learning  classification  feature-selection  logistic-regression  information-retrieval 

Tengo una pregunta muy básica que se relaciona con Python, numpy y multiplicación de matrices en el escenario de regresión logística. Primero, déjame disculparme por no usar la notación matemática. Estoy confundido sobre el uso de la multiplicación de puntos de matriz versus la pultiplicación de elementos sabios. La función …

18 python  logistic-regression  cost-function 

Tengo un problema de clasificación binaria: Aproximadamente 1000 muestras en conjunto de entrenamiento 10 atributos, incluidos binario, numérico y categórico ¿Qué algoritmo es la mejor opción para este tipo de problema? De manera predeterminada, comenzaré con SVM (preliminar que tiene valores de atributos nominales convertidos en características binarias), ya que …

16 classification  binary  svm  random-forest  logistic-regression 

Estoy trabajando en un problema de clasificación. Tengo un conjunto de datos que contiene el mismo número de variables categóricas y variables continuas. ¿Cómo sabré qué técnica usar? entre un árbol de decisión y una regresión logística? ¿Es correcto suponer que la regresión logística será más adecuada para la variable …

14 classification  logistic-regression  decision-trees 

Tengo un conjunto de datos con las siguientes especificaciones: Conjunto de datos de entrenamiento con 193,176 muestras con 2,821 positivos Conjunto de datos de prueba con 82.887 muestras con 673 positivos Hay 10 características. Quiero realizar una clasificación binaria (0 o 1). El problema que enfrento es que los datos …

14 machine-learning  python  classification  logistic-regression 

Y( x )Y(X)Y(x)Y^( x )Y^(X)\hat Y(x)Y( x )Y(X)Y(x)costo { Y( x ) ≳ Y^( X ) } > > coste { Y^( x ) ≳ Y( x ) }costo{Y(X)≳Y^(X)}>>costo{Y^(X)≳Y(X)}\text{cost}\left\{ Y(x) \gtrsim \hat Y(x) \right\} >> \text{cost}\left\{ \hat Y(x) \gtrsim Y(x) \right\} Creo que una regresión lineal simple debería funcionar totalmente …

13 machine-learning  logistic-regression 

Acabo de ajustar una curva logística a algunos datos falsos. Hice los datos esencialmente una función de paso. data = -------------++++++++++++++ Pero cuando miro la curva ajustada, la pendiente es muy pequeña. La función que minimiza mejor la función de costo, suponiendo la entropía cruzada, es la función de paso. …

12 logistic-regression  scikit-learn 

Estoy creando prototipos de una aplicación y necesito un modelo de lenguaje para calcular la perplejidad en algunas oraciones generadas. ¿Hay algún modelo de lenguaje entrenado en Python que pueda usar fácilmente? Algo simple como model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp …

11 python  nlp  language-model  r  statistics  linear-regression  machine-learning  classification  random-forest  xgboost  python  sampling  data-mining  orange  predictive-modeling  recommender-system  statistics  dimensionality-reduction  pca  machine-learning  python  deep-learning  keras  reinforcement-learning  neural-network  image-classification  r  dplyr  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  dropout  machine-learning  sampling  categorical-data  data-imputation  machine-learning  deep-learning  machine-learning-model  dropout  deep-network  pandas  data-cleaning  data-science-model  aggregation  python  neural-network  reinforcement-learning  policy-gradients  r  dataframe  dataset  statistics  prediction  forecasting  r  k-means  python  scikit-learn  labels  python  orange  cloud-computing  machine-learning  neural-network  deep-learning  rnn  recurrent-neural-net  logistic-regression  missing-data  deep-learning  autoencoder  apache-hadoop  time-series  data  preprocessing  classification  predictive-modeling  time-series  machine-learning  python  feature-selection  autoencoder  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  word-embeddings  predictive-modeling  prediction  machine-learning-model  machine-learning  classification  binary  theory  machine-learning  neural-network  time-series  lstm  rnn  neural-network  deep-learning  keras  tensorflow  convnet  computer-vision 

La definición habitual de regresión (que yo sepa) es predecir una variable de salida continua a partir de un conjunto dado de variables de entrada . La regresión logística es un algoritmo de clasificación binaria, por lo que produce una salida categórica. ¿Es realmente un algoritmo de regresión? Si es …

11 algorithms  logistic-regression 

Estoy leyendo SVMy me he enfrentado al punto de que los no kernelized SVMsno son más que separadores lineales. Por lo tanto, ¿es la única diferencia entre una SVMregresión logística y el criterio para elegir el límite? Aparentemente, SVMelige el clasificador de margen máximo y la regresión logística es la …

11 machine-learning  classification  svm  logistic-regression  generalization 

¿Cuál es la diferencia en R en xgboost entre binary: logistic y reg: logistic? ¿Es solo en métrica de evaluación? En caso afirmativo, ¿cómo se compara RMSE en la clasificación binaria con la tasa de error? ¿La relación entre las métricas es más o menos monótona, el resultado del ajuste …

11 r  logistic-regression  xgboost 

Cerrada . Esta pregunta necesita estar más centrada . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que se centre en un problema solo editando esta publicación . Cerrado hace 5 años . Parece que la mayoría de los idiomas tienen cierto número de bibliotecas …

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