Tag: logistic-regression

Die Logistische regression ist ein statistisches klassifikationsmodell verwendet für die Herstellung kategorische Vorhersagen.

Ist meine Umsetzung der stochastic gradient descent korrekt?

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Ich versuche mich zu entwickeln stochastic gradient descent, aber ich weiß nicht, ob es 100% korrekt ist. Die Kosten erzeugt, die durch meine stochastic gradient descent Algorithmus ist manchmal sehr weit von dem durch Sie erzeugten FMINUC

Wie man das Gewicht-Vektor in der Logistischen Regression?

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Ich habe eine X-feature-matrix und y-label-matrix und ich bin die Benutzung mit Binär-logistischen regression wie kann ich das Gewicht Vektor w gegebenen matrix X-Funktion und Y-label-matrix. Ich bin ein bisschen verwirrt, wie Sie diese erreichen innerhalb sklean.

logistic-regression machine-learning numpy python scikit-learn

Immer GEWICHTE von features mit scikit-learn Logistische Regression

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Ich bin ein wenig neu hier. Ich bin mit einer einfachen Logistischen Regression, die Classifier in python scikit-learn. Ich habe 4 Funktionen. Mein code ist X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size = 0.2, random_state =

coefficients logistic-regression machine-learning scikit-learn

glmnet Fehler für die Logistische regression und binomialer

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Ich bekomme diese Fehlermeldung, wenn Sie versuchen, um fit glmnet() mit family="binomial", für die Logistische Regression Passform: > data <- read.csv("DAFMM_HE16_matrix.csv", header=F) > x <- as.data.frame(data[,1:3]) > x <- model.matrix(~.,data=x) > y <- data[,4] > train=sample(1:dim(x)[1],287,replace=FALSE) >

glmnet logistic-regression r

Scikit: berechnen Sie precision und recall mit cross_val_score Funktion

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Ich bin mit scikit zur Durchführung einer logistischen regression auf spam - /ham-Daten. X_train ist meine Trainings-Daten und y_train die Etiketten('spam' oder 'ham') und ich trainierte mein LogisticRegression diese Weise: classifier = LogisticRegression() classifier.fit(X_train, y_train) Wenn ich

logistic-regression machine-learning precision python scikit-learn

Wie Sie Vorhersagen-Wahrscheinlichkeit Logistische regression in SAS?

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Ich bin sehr neu in SAS und versuchen, vorherzusagen, Wahrscheinlichkeiten mit Hilfe der logistischen regression in SAS. Ich habe den folgenden code von SAS Support Website: data vaso; length Response $12; input Volume Rate Response @@; LogVolume=log(Volume);

logistic-regression prediction probability sas

scikit-learn return-Wert LogisticRegression.predict_proba

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Was genau macht der LogisticRegression.predict_proba Funktion zurückgeben? In meinem Beispiel bekomme ich ein Ergebnis wie dieses: [[ 4.65761066e-03 9.95342389e-01] [ 9.75851270e-01 2.41487300e-02] [ 9.99983374e-01 1.66258341e-05]] Aus anderen Berechnungen, die Verwendung der sigmoid-Funktion, ich weiß, dass in der

logistic-regression machine-learning probability python scikit-learn

Einfache binäre Logistische regression mit Hilfe von MATLAB

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Ich arbeite dabei eine Logistische regression mit Hilfe von MATLAB eine einfache Klassifizierung problem. Meine kovariable ist eine kontinuierliche variable zwischen 0 und 1, während meine kategorische Antwort ist eine binäre variable mit 0 (falsch) oder 1

classification confidence-interval logistic-regression matlab probability

Wie Sie zur Durchführung der logistischen regression mit vowpal wabbit auf sehr unausgewogen dataset

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Ich versuche, mit vowpal wabbit für die Logistische regression. Ich bin mir nicht sicher, ob dies die richtige syntax zu tun, es For training, I do ./vw -d ~/Desktop/new_data.txt --passes 20 --binary --cache_file cache.txt -f lr.vw --loss_function

classification logistic-regression vowpalwabbit

Logistische Regression für den Faktor: Error in eval(Familie$initialize) : y-Werte 0 sein muss <= y <= 1

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Nicht lösen können, die unter Fehlermeldung für die folgenden logistischen regression training=(IBM$Serial<625) data=IBM[!training,] dim(data) stock.direction <- data$Direction training_model=glm(stock.direction~data$lag2,data=data,family=binomial) ###Error### ---- Error in eval(family$initialize) : y values must be 0 <= y <= 1 Paar Reihen von Daten

logistic-regression r r-factor

geschichtete Aufteilung der Daten

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Ich habe einen großen Datensatz und wie passen verschiedene Logistische regression für jede Stadt, ein von der Spalte meiner Daten. Die folgenden 70/30 split works-ohne Berücksichtigung der Stadt-Gruppe. indexes <- sample(1:nrow(data), size = 0.7*nrow(data)) train <- data[indexes,]

logistic-regression r split

Die Verwendung von kategorischen Daten als features in sklean LogisticRegression

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Ich versuche zu verstehen, wie die Verwendung von kategorischen Daten als features in sklearn.linear_model's LogisticRegression. Verstehe ich natürlich, die ich brauche, um zu verschlüsseln. Was ich nicht verstehe, ist, wie pass die codierte Funktion der Logistischen regression

data-modeling logistic-regression python regression scikit-learn

confusionMatrix für die Logistische regression in R

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Möchte ich berechnen zwei confusion matrix für mein Logistische regression mit meiner Ausbildung meine Daten und meine Testdaten: logitMod <- glm(LoanStatus_B ~ ., data=train, family=binomial(link="logit")) ich die Schwelle der vorhergesagten Wahrscheinlichkeit bei 0,5: confusionMatrix(table(predict(logitMod, type="response") >= 0.5,

confusion-matrix logistic-regression r validation

Plotten Entscheidung, die Grenze der logistischen regression

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Ich bin der Durchführung der logistischen regression. Ich schaffte es, Wahrscheinlichkeiten, und bin in der Lage, vorherzusagen, eine 2-Klasse-Klassifizierung Aufgabe. Meine Frage ist: Für mein letztes Modell, ich habe GEWICHTE und die Trainings-Daten. Es gibt 2 Funktionen,

logistic-regression matplotlib scikit-learn

Die Steuerung der Schwelle in die Logistische Regression in Scikit Lernen

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Ich bin mit der LogisticRegression() Methode in scikit-learn auf einer stark unausgeglichenen Datensatz. Ich drehte sogar den class_weight Funktion auto. Ich weiß, dass in der Logistischen Regression sollte es möglich sein, zu wissen, was ist der Schwellwert

classification logistic-regression machine-learning scikit-learn

Funktionen in sklearn Logistische regression

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Ich habe einige problem mit dem hinzufügen von eigenen Funktionen zu sklearn.linear_model.LogisticRegression. Aber trotzdem können Sie einige Beispiel-code: from sklearn.linear_model import LogisticRegression, LinearRegression import numpy as np #Numbers are class of tag resultsNER = np.array([1,2,3,4,5]) #Acording to

logistic-regression machine-learning nlp python scikit-learn

Logistische Regression mit Gradienten-Abstieg mit OKTAVE

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Ich durchgemacht habe einige Kurse von Professor Andrew für maschinelles Lernen und betrachtete das Transkript für die Logistische Regression mit Newtons Methode. Jedoch bei der Umsetzung der logistischen regression mit Gradienten-Abstieg muss ich mit bestimmten Thema. Dem

gradient-descent logistic-regression machine-learning octave

Cross Validation-Funktion für die Logistische regression in R

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Ich Komme aus einer überwiegend python + scikit lernen hintergrund, und ich Frage mich, wie würde man erhalten, die cross validation accuracy für ein logistisches Regressionsmodell in R? Ich war auf der Suche und überrascht, dass es

logistic-regression machine-learning r

Python: DeprecationWarning: elementweise == Vergleich gescheitert; dies wird ein Fehler in der Zukunft

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Beim ausprobieren der udacity-Kurs deep-learning-Zuordnung, stieß ich auf ein problem mit dem Vergleich der Vorhersagen des Modells mit den Bezeichnungen der Ausbildung from __future__ import print_function import numpy as np import tensorflow as tf from six.moves import

comparison logistic-regression machine-learning numpy python

Multi-Class-Logistischen Regression in SciKit Lernen

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Ich habe ein Problem mit der richtige Aufruf von Scikit - Logistische Regression für die multi-class-Gehäuse. Ich bin mit dem lbgfs solver, und ich habe auch den multi_class parameter polynomial. Ist es mir unklar, wie das passieren

logistic-regression machine-learning python scikit-learn

Bewertung der Logistischen regression mit cross-Validierung

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Möchte ich verwenden, cross-Validierung, test - /Zug meinen Daten und bewerten Sie die Leistung der logistischen regression über den gesamten Datensatz und nicht nur auf dem test-set (z.B. 25%). Diese Begriffe sind mir völlig neu und bin

cross-validation logistic-regression python scikit-learn

So sparen Sie Regressionskoeffizienten zur Datei SAS?`

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Ich versuche zur Durchführung einer logistischen regression mit SAS. Ich habe einige Einstellungen für das Modell, und versuchen Sie, vergleichen Sie den Unterschied. Was ich will, zu erreichen ist, um die Ausgabe der geschätzten Koeffizienten in eine

logistic-regression output sas

überwachtes lernen,unüberwachtes lernen ,regression

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Ich weiß, dass: unüberwachten lernen ist der Versuch zu finden, die versteckte Struktur in unbeschriftete Daten,sonst nennen wir es das betreute lernen. regression ist auch eine Art der Klassifizierung ,außer dass die Ausgabe ist unendliche Anzahl der

linear-regression logistic-regression machine-learning

Fehler in glm() in R

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Möchte ich führen eine Logistische regression, bekomme aber Fehler - weiß nicht, wo der Fehler sein könnte. Die Struktur meiner Daten: 'data.frame': 3911 obs. of 29 variables: $ vn1 : Factor w/ 2 levels "maennlich","weiblich": 1 1

logistic-regression r

R: Berechnen und interpretieren odds ratio der logistischen regression

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Ich habe Probleme bei der Interpretation der Ergebnisse einer logistischen regression. Mein Ergebnis-variable ist Decision und Binär (0 oder 1, nicht nehmen oder nehmen Sie ein Produkt, beziehungsweise). Meine Vorhersage-variable ist Thoughts und kontinuierlich ist, kann positiv

logistic-regression probability r

R-Fehler: Fehler in " Zeile.Namen<-.Daten.frame`(`tmp`, value = Wert)

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Ich einfach nur make-up einen Datensatz zum testen der Funktion "mlogit", das steht für "multinomiale Logistische regression "Modell" Den Daten ist einfach: head(dat) y x1 x2 x3 1 4 1 18 4 2 5 1 20 5

logistic-regression probability r statistics

Die Entscheidung, die Schwelle für glm logistischen Regressionsmodell in R

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Habe ich einige Daten mit Prädiktoren und eine binäre Ziel. Eg: df <- data.frame(a=sort(sample(1:100,30)), b= sort(sample(1:100,30)), target=c(rep(0,11),rep(1,4),rep(0,4),rep(1,11))) Trainierte ich ein Logistik-regresion-Modell mit glm() model1 <- glm(formula= target ~ a + b, data=df, family=binomial) Nun bin ich versucht,

glm logistic-regression predict r

ValueError: Daten-Typ muss eine itemsize?

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Mein code wie folgt aus, jedes mal, wenn ich es laufen lasse , es hat einen Fehler; "ValueError: Daten-Typ muss eine itemsize" Kann ich nicht finden, der Grund, warum es doesn;t Arbeit. Ich weiß nicht, warum? from

logistic-regression python

GridSearchCV auf LogisticRegression in scikit-learn

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Ich versuche zur Optimierung eines logistischen Regressions-Funktion in scikit-learn mit Hilfe des cross-validiert raster-parameter zu suchen, aber ich kann nicht scheinen, um es zu implementieren. Er sagt, dass die Logistische Regression nicht implementieren eine get_params (), sondern

cross-validation logistic-regression machine-learning python scikit-learn

Python : Wie Multinomiale Logistische Regression mit SKlearn

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Ich habe einen test-Datensatz und Zug dataset als unten. Ich habe ein Beispiel-Daten mit min Platten, aber meine Daten hat als 1000 Datensätze. Hier E ist mein Ziel-variable, die ich brauche, um vorherzusagen, mit Hilfe eines Algorithmus.

data-analysis logistic-regression python scikit-learn

Scikit F-score Metrische Fehler

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Ich versuche, vorherzusagen, eine Reihe von Etiketten mit Logistische Regression von SciKit. Meine Daten wirklich unausgewogen (es gibt viele weitere '0' als '1' - labels), so muss ich das F1-score metric während der cross-Validierung Schritt, um die

cross-validation logistic-regression machine-learning python scikit-learn

ValueError: Unbekannt label-Typ: "unbekannt"

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Ich versuche, führen Sie folgenden code. Btw, ich bin neu sowohl python und sklearn. import pandas as pd import numpy as np from sklearn.linear_model import LogisticRegression # data import and preparation trainData = pd.read_csv('train.csv') train = trainData.values

logistic-regression numpy pandas python scikit-learn

Logistische regression - Definition von Referenz-Niveau in der R

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Werde ich die Nüsse, die versuchen, um dies herauszufinden. Wie kann ich in R definieren Sie die Referenz-Ebene zu verwenden, die in eine binäre Logistische regression? Was ist die multinomiale Logistische regression? Jetzt mein code ist: logistic.train.model3

logistic-regression r

So erhöhen Sie die Genauigkeit der Modelle der logistischen regression in Scikit python?

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Ich versuche, vorherzusagen, die zugeben, variable Prädiktoren wie gre,gpa und Reihen.Aber die Vorhersage-Genauigkeit ist sehr weniger(0.66).Das dataset wird unten gegeben. https://gist.github.com/abyalias/3de80ab7fb93dcecc565cee21bd9501a Bitte einen der folgenden codes: In[73]: data.head(20) Out[73]: admit gre gpa rank_2 rank_3 rank_4 0 0

logistic-regression machine-learning python regression scikit-learn

Roc-Kurve und cut-off-Punkt. Python.

4 Antworten

Ich bin mit einem logistischen Modell und ich habe vorausgesagt, die logit-Werte. Verwendet habe ich : from sklearn import metrics fpr, tpr, thresholds = metrics.roc_curve(Y_test,p) Ich weiß Metrik.roc_auc_score geben die Fläche unter der Kurve, aber Kann jemand

logistic-regression python roc

einer gegen alle-regression

3 Antworten

Ich überprüfte Sie ein Beispiel aus dem Kurs von Andrew Ng im maschinellen Lernen, das fand ich in https://github.com/jcgillespie/Coursera-Machine-Learning/tree/master/ex3. Das Beispiel befasst sich mit der logistischen regression und one-vs-all-Klassifikation. Ich habe eine Frage zu dieser Funktion: function

logistic-regression matlab

Wie interpretieren Weka Logistische Regression Ausgang?

1 Antworten

Bitte helfen Sie interpretieren die Ergebnisse der logistischen regression produziert von weka.Klassifikatoren.Funktionen.Logistik aus der Weka-Bibliothek. Ich mit den numerischen Daten von Weka Beispiele: @relation weather @attribute outlook {sunny, overcast, rainy} @attribute temperature real @attribute humidity real @attribute

logistic-regression weka

predict_proba für ein cross-Modell validiert

4 Antworten

Ich möchte, um vorherzusagen, die Wahrscheinlichkeit von Logistic Regression-Modell mit cross-Validierung. Ich weiß, Sie können Holen Sie sich die cross-Validierung erzielt, aber ist es möglich die Rückkehr der Werte aus predict_proba anstelle der Noten? # imports from

cross-validation logistic-regression scikit-learn

Vektorisierung der logistischen regression Kosten

2 Antworten

Habe ich diesen code, um die Kosten in der logistischen regression in matlab: function [J, grad] = costFunction(theta, X, y) m = length(y); % number of training examples thetas = size(theta,1); features = size(X,2); steps = 100;

logistic-regression matlab vectorization

Spark Java-Fehler: überschreitet Integer.MAX_VALUE

3 Antworten

Ich versuche, mit Funke für einige einfache machine-learning-Aufgabe. Ich verwendet pyspark und Funken 1.2.0 zu tun, eine einfache Logistische regression-problem. Ich habe 1,2 Millionen Datensätze für das training und ich Hash-Funktionen, die Datensätze. Wenn ich die Anzahl

apache-spark distributed-computing java logistic-regression python

Warum ist die Kosten-Funktion der logistischen regression wurde eine logarithmische Ausdruck?

3 Antworten

Kosten-Funktion für die Logistische regression ist cost(h(theta)X,Y) = -log(h(theta)X) or -log(1-h(theta)X) Meine Frage ist was ist die Basis der Umsetzung der logarithmischen Ausdruck für die Kosten-Funktion .Wo kommt es her? ich glaube, Sie können nicht nur setzen

logarithm logistic-regression machine-learning

Wie finden Sie die Bedeutung der Funktionen für eine Logistische regression Modell?

1 Antworten

Habe ich eine binäre Vorhersage-Modell ausgebildet, die von logistic regression-Algorithmus. Ich möchte wissen, welche Merkmale(Prädiktoren) sind wichtiger für die Entscheidung positive oder negative Klasse. Ich weiß, es ist coef_ parameter kommt aus der scikit-learn Paket, aber ich

logistic-regression machine-learning python scikit-learn

Scikit Learn: Logistische Regression Modellkoeffizienten: Klarstellung

1 Antworten

Muss ich wissen, wie die Rückkehr der logistischen regression, die Koeffizienten in einer solchen Art und Weise, die ich erzeugen kann, die die vorhergesagten Wahrscheinlichkeiten selbst. Mein code sieht wie folgt aus: lr = LogisticRegression() lr.fit(training_data, binary_labels)

logistic-regression python scikit-learn

Wie implementiert man die Softmax-Funktion in Python?

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Aus der Udacity ist das deep-learning-Klassedie softmax von y_i ist einfach das exponentielle geteilt durch die Summe der exponential -, der die ganze Y-Vektor: Wo S(y_i) ist die softmax-Funktion von y_i und e ist die exponential-und j

logistic-regression machine-learning numpy python softmax

Wie wählt man den Entropieverlust im Tensorstrom?

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Klassifizierung Probleme, wie die Logistische regression oder multinomiale Logistische regression, Optimierung cross-Entropie Verlust. Normalerweise ist die cross-Entropie-Schicht folgt die softmax Schicht, die produziert Wahrscheinlichkeitsverteilung. In tensorflow, es gibt mindestens eine Dutzend verschiedener cross-Entropie-Verlust-Funktionen: tf.losses.softmax_cross_entropy tf.losses.sparse_softmax_cross_entropy tf.losses.sigmoid_cross_entropy tf.contrib.losses.softmax_cross_entropy

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sklearn Logistische Regression "ValueError: Array mit Dim 3 gefunden. Estimator erwartet & lt; = 2."

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Ich versuche, dieses problem zu lösen 6 in diesem notebook. Die Frage ist, zu trainieren, ein einfaches Modell auf diese Daten mit 50, 100, 1000 und 5000 Trainings-Proben mithilfe der LogisticRegression Modell aus sklearn.linear_model. https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/examples/udacity/1_notmnist.ipynb lr =

logistic-regression python scikit-learn