在Python中使用Sklearn的逻辑回归函数_如何使用tanh代替sigmoid在sklearn逻辑回归中的应用_在逻辑回归中使用sklearn中的accuracy_score时出错 - 腾讯云开发者社区

分类模型的评估回归模型的评估方法，主要有均方误差MSE，R方得分等指标，在分类模型中，我们主要应用的是准确率这个评估指标，除此之外，常用的二分类模型的模型评估指标还有召回率（Recall）、F1指标...在sklearn中，这样一个表格被命名为混淆矩阵（Confusion Matrix），所以，按照准确率的定义，可以计算出该分类模型在测试集上的准确率为： Accuracy = 80% 即，该分类模型在测试集上的准确率为...因此，召回率其实是一种较为激进的识别1类样本的评估指标，在0类样本被误判代价较低、而1类样本被误判成本较高时可以考虑使用。...当然，除了F1-Score以外我们还可以取Recall和Precision的均值(balanced accuracy，简称BA)来作为模型评估指标 sklearn 中的指标计算 from sklearn.metrics...，同样需要根据业务情况判断，如果只需要考虑1类别的识别率，则可考虑使用Recall作为模型评估指标，若只需考虑对1样本判别结果中的准确率，则可考虑使用Precision作为评估指标。

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sklearn线性逻辑回归和非线性逻辑回归的实现

线性逻辑回归本文用代码实现怎么利用sklearn来进行线性逻辑回归的计算，下面先来看看用到的数据。 ? 这是有两行特征的数据，然后第三行是数据的标签。...python代码首先导入包和载入数据 ? 写一个画图的函数，把这些数据表示出来： ? 然后我们调用这个函数得到下面的图像： ?...接下来开始创建模型并拟合，然后调用sklearn里面的逻辑回归方法，里面的函数可以自动帮算出权值和偏置值，非常简单，接着画出图像。 ? ? 最后我们可以来看看评估值： ? ?...线性逻辑回归和非线性逻辑回归用到的代价函数都是一样的，原理相同，只不过是预估函数的复杂度不一样，非线性逻辑回归要对数据进行多项式处理，增加数据的特征量。...到此这篇关于sklearn线性逻辑回归和非线性逻辑回归的实现的文章就介绍到这了,更多相关sklearn线性逻辑回归和非线性逻辑回归内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

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使用Python实现逻辑回归模型

逻辑回归是一种用于解决分类问题的统计学方法，尤其适用于二分类问题。在本文中，我们将使用Python来实现一个基本的逻辑回归模型，并介绍其原理和实现过程。什么是逻辑回归？...逻辑回归模型的输出值通过一个逻辑函数（sigmoid函数）进行转换，将线性组合的输入映射到0和1之间。使用Python实现逻辑回归 1....，我们了解了逻辑回归的基本原理和Python实现方法。...逻辑回归是一种简单而有效的分类模型，适用于许多不同类型的分类问题。通过使用Python的Scikit-Learn库，我们可以轻松地构建和应用逻辑回归模型，并对数据进行分类预测。...希望本文能够帮助读者理解逻辑回归的基本概念，并能够在实际应用中使用Python实现逻辑回归模型。

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机器学习 | Logistic Regression（逻辑回归）中的损失函数

问题：线性回归中，当我们有m个样本的时候，我们用的是损失函数是但是，到了逻辑回归中，损失函数一下子变成那么，逻辑回归的损失函数为什么是这个呢？本文目录 1....前置数学知识：最大似然估计 1.1 似然函数 1.2 最大似然估计 2. 逻辑回归损失函数理解 2.1 逻辑回归前置知识 2.2 理解方式1(ML课程的讲解方式) 2.3 理解方式2 1....前置数学知识：最大似然估计 1.1 似然函数若总体属离散型，其分布律 , 的形式已知，

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机器学习笔记之sklearn的逻辑回归Logistics Regression实战

0x00 概述本文介绍sklearn 逻辑回归模型的参数，以及具体的实战代码。 0x01 逻辑回归的二分类和多分类上次介绍的逻辑回归的内容，基本都是基于二分类的。...那么有没有办法让逻辑回归实现多分类呢？那肯定是有的，还不止一种。实际上二元逻辑回归的模型和损失函数很容易推广到多元逻辑回归。比如总是认为某种类型为正值，其余为0值。...- fit_intercept：是否要使用截距（在决策函数中使用截距），布尔类型，默认为True。 - intercept_scaling：官方解释比较模糊，我说下个人理解。浮点型，默认值是1.0。...分别介绍下各个优化算法： a) liblinear：使用了开源的liblinear库实现，内部使用了坐标轴下降法来迭代优化损失函数。...sklearn逻辑回归参数 --multi_class multi_class参数决定了我们分类方式的选择，有 ovr和multinomial两个值可以选择，默认是 ovr。

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python底层的逻辑回归

参考链接： Python中的逻辑门 python底层的逻辑算法：回归：回归是统计学的一个重要概念，其本意是根据之前的数据预测一个准确的输出值。...逻辑回归是《机器学习》这门课的第三个算法，它是目前使用最为广泛的一种学习算法，用于解决分类问题。与线性回归算法一样，也是监督学习算法。...诸如：新闻分类、基因序列、市场划分等的一些根据特征划分的，用的都是逻辑回归。输出的最终预测结果为：正向类（1）、负向类（0）。 ...逻辑回归模型是一个“S”形的函数：代价函数：代价函数 — 误差的平方和 — 非凸函数—局部最小点。 ...print(train_X.shape,train_y.shape) J_history,theta=gradDesc(train_X,train_y) print(theta) plt.title("代价函数

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逻辑回归和sigmod函数的由来

这篇文章是逻辑回归三部曲中的第一部，介绍逻辑回归的由来和为什么会使用sigmod函数。如果觉得看起来有难度也可以先看逻辑回归原理一文，再回过头来看这篇文章。...通过引进处理函数解决线性回归在分类问题中效果不好和值域在现实情况中无意义的问题。从而推导出了广义线性模型的概念： ?...且E(T(Y))=g(y)，从而可以推导出广义线性函数(逻辑回归函数)的表达式： ? 从上面的推导可以看出逻辑回归的因变量g(y)就是伯努利分布中样本为1的概率。...相比其它机器学习模型，逻辑回归可以轻松转成hive sql脚本，进行线上运用。同时在Java、spark等软件中也有可直接调用的模块。计算代价不高，容易实现。LR在时间和内存需求上相当高效。...之前由于工作需要，自己看了很多资料把逻辑回归的结果转成了评分卡的形式，写完了Python的实现函数，在接下来的时间我会好好总结评分卡的内容，争取评分卡的文章也早日和大家见面。

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【python】sklearn中PCA的使用方法

sklearn.decomposition.PCA(n_components=None, copy=True, whiten=False) 参数： n_components: 意义：PCA算法中所要保留的主成分个数...若为True，则运行PCA算法后，原始训练数据的值不会有任何改变，因为是在原始数据的副本上进行运算；若为False，则运行PCA算法后，原始训练数据的...值会改，因为是在原始数据上进行降维计算。...函数返回值：调用fit方法的对象本身。比如pca.fit(X)，表示用X对pca这个对象进行训练。...拓展：fit()可以说是scikit-learn中通用的方法，每个需要训练的算法都会有fit()方法，它其实就是算法中的“训练”这一步骤。因为PCA是无监督学习算法，此处y自然等于None。

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在 Python 中如何使用 format 函数？

前言在Python中，format()函数是一种强大且灵活的字符串格式化工具。它可以让我们根据需要动态地生成字符串，插入变量值和其他元素。...本文将介绍format()函数的基本用法，并提供一些示例代码帮助你更好地理解和使用这个函数。 format() 函数的基本用法 format()函数是通过在字符串中插入占位符来实现字符串格式化的。...占位符使用一对花括号{}表示，可以在{}中指定要插入的内容。...formatted_string) 运行上述代码，输出结果如下： Formatted value with comma separator: 12,345.6789 Percentage: 75.00% 总结通过本文，我们了解了在Python...中使用format()函数进行字符串格式化的基本用法。

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Python+sklearn使用线性回归算法预测儿童身高

问题描述：一个人的身高除了随年龄变大而增长之外，在一定程度上还受到遗传和饮食以及其他因素的影响，本文代码中假定受年龄、性别、父母身高、祖父母身高和外祖父母身高共同影响，并假定大致符合线性关系。...import copy import numpy as np from sklearn import linear_model def linearRegressionPredict(x, y):...([60, 90, 100, 110,\ 130, 140, 150, 164,\ 160, 163, 168]) # 根据已知数据拟合最佳直线的系数和截距

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Python中的sklearn入门

Python中的sklearn入门介绍scikit-learn（简称sklearn）是一个广泛使用的Python机器学习库，它提供了丰富的功能和工具，用于数据挖掘和数据分析。...可以使用以下命令在命令行中安装sklearn：bashCopy codepip install -U scikit-learn确保已经安装了NumPy、SciPy和matplotlib等依赖库，如果没有安装...加载数据集在sklearn中，许多常用的数据集都可以直接从库中加载。...在本示例中，我们使用支持向量机（Support Vector Machine）算法，构建一个分类模型：pythonCopy codefrom sklearn.svm import SVCmodel =...XGBoost：XGBoost是一个梯度提升树的机器学习库，它提供了强大的集成学习功能，可以应用于回归、分类和排名等任务。相对于sklearn中的决策树算法，XGBoost在精度和性能上有所提升。

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逻辑回归中的代价函数—ML Note 36

我们知道了其实逻辑回归进行分类问题，实质上是我们先有一个模型方程但是不知道方程的参数，我们通过确定参数来确定方程的具体的形式也就是决策边界，通过这个决策边界来对一堆东西进行分类。...上图中这个函数，其实很容易理解了，我们用上面那个式子衡量某参数下的假设函数对自变量预测值和实际值之间的差距大小，然后把m个差距求和。到了逻辑回归这里，其实代价函数就变简单了，为什么呢？...这样凹凸不平的函数，我们在使用梯度下降法求解最小值的时候是极易陷入局部最优解的，非常讨厌！我们要想想另外更好的代价函数形式。我们非常巧妙的构造以下这种形式的逻辑回归代价函数， ?...通过这样一个代价函数，我们就使得预测值越接近于实际值时代价函数的取值越小、反之越大，而且也很光滑。这样的代价函数正是我们想要的。总结逻辑回归的代价函数到底是怎么想出来的，已经超出了这门课的范畴。...但是，因为前人的工作，我们已经知道有这样一个函数可以作为我们逻辑回归的代价函数了，那具体该怎样在这样的代价函数的基础上通过梯度下降法求得最优的参数呢？要解答这个问题还要往下接着看。 ?

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R语言使用 LOWESS技术图分析逻辑回归中的函数形式

p=6322 当我们在回归模型中包含连续变量作为协变量时，重要的是我们使用正确的（或近似正确的）函数形式。...对于我们通常使用逻辑回归建模的二元结果，事情并不那么容易（至少在尝试使用图形方法时）。首先，Y对X的散点图现在完全没有关于Y和X之间关联的形状的信息，因此在逻辑回归模型中应该如何包含X....为了说明，使用R let模拟一些（X，Y）数据，其中Y遵循逻辑回归，其中X在模型中线性进入： set.seed（1234） n < - 1000 x < - rnorm（n） xb < - -2...检查逻辑回归的函数形式这给出了该图表明Y的平均值在X中不是线性的，但可能是二次的。我们如何将这与我们从X线性进入的模型生成数据的事实相协调？...解释是在逻辑回归中，我们将Y = 1的概率的logit建模为预测变量的函数，而不是概率本身。对于不接近零或一的概率，logit函数实际上非常接近线性，而在概率不接近零或一的数据集中，这不是问题。 ?

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机器学习系列8：逻辑回归的代价函数

还记得我们原来在线性回归中学过的代价函数吗？ ? 我们把黄色部分用函数的形式来表示： ? 如果我们在逻辑回归中也用这个代价函数去拟合参数行不行呢？答案是不行。...因为这个代价函数在逻辑回归中的图像是这个样子的： ? 这是一个非凸函数，有多个局部最优解，运用梯度下降算法并不会收敛到它的全局最优解，这样就达不到我们预期的效果。那该怎么办呢？...让我们来学习逻辑回归中的代价函数吧。逻辑回归的代价函数是这样的： ? 让我们具体的看一下它的工作原理。当 y = 1 时，Cost(hθ(x), y) 函数的图像是一个对数函数，如下： ?...你是不是想到了我们之前在线性回归中学到的减小代价函数去拟合参数 θ 的方法——梯度下降。在逻辑回归中，我们依然可以运用这个方法。 ?...与之前线性回归不同的是，这里的 hθ (x) 变成了逻辑回归算法的假设函数 hθ (x)

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基于python3-sklearn，Flask 的回归预测系统

现在各行各业强调使用大数据手段进行数据分析，大数据的上帝视角带给我们的核心竞争力是对于个体甚至群体行为的预测，那么我们就来看看使用回归类算法对于数值型的数据如何来进行预测什么是回归？...使用算法：使用回归，可以在给定输入的时候预测出一个数值，这是对分类方法的提升，因为这样可以预测连续型数据而不仅仅是离散的类别标签回归的一般方法：（1）收集数据：采用任意方法收集数据；（2）...在采用缩减法求得新回归系数后，可以将新拟合线绘在图上进行对比；（4）训练算法：找到回归系数；（5）测试算法：使用R2（相关系数的平方）或顶测值和数据的拟合度，来分析模型的效果；使用算法...# 线性回归（Linear regression）是利用称为线性回归方程的最小二乘函数（最小化误差平方和）对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。...这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归，大于一个自变量情况的叫做多元回归。

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【MYSQL函数】MYSQL中IF函数在where中的使用

`TYPE_FLAG` = 1 或者 SUPPLIER_CLASS=1 实现有两种：一、使用IF函数 SELECT temp.* FROM (SELECT tp1....SUPPLIER_CLASS`) AS temp WHERE 1 = 1 #AND temp.supplierType = 0 AND temp.supplierClass = 1; 二、使用

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Python机器学习的练习三：逻辑回归

为了达到这个目的，我们将根据考试成绩建立一个分类模型，使用一种叫逻辑回归的方法来估计录取的概率。逻辑回归逻辑回归实际上是一种分类算法。...我怀疑它这样命名是因为它与线性回归在学习方法上很相似，但是成本和梯度函数表述不同。特别是，逻辑回归使用了一个sigmoid或“logit”激活函数，而不是线性回归的连续输出。...在练习中，使用“fminunc”的Octave函数优化给定函数的参数，以计算成本和梯度。因为我们使用的是Python，所以我们可以使用SciPy的优化API来做同样的事情。...随着参数越来越大，对成本函数的惩罚也越来越大。我们在函数中添加了一个新的“learning rate”参数。这也是等式中正则项的一部分。...learning rate为我们提供了一个新的超参数，我们可以使用它来调整正则化在成本函数中的权重。接下来，我们将在梯度函数中添加正则化。

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python_sklearn库的使用

python_sklearn库的使用读取数据并按比例分为训练集和测试集 import pandas as pd import sklearn.model_selection import...使用机器学习算法训练 1.监督学习 sklearn.neighbors #近邻算法 sklearn.svm #支持向量机 sklearn.kernel_ridge #核-岭回归...import LogisticRegression logr = LogisticRegression() #新建一个逻辑回归器 logr.fit(x_train, y_train.values.ravel...()) #对训练集进行拟合 y_pred = logr.predict(x_test) #使用训练好的逻辑回归器对测试集进行预测计算模型的评价指标使用sklearn.metrics可以计算模型的各种评价指标...r e c a l l = T P T P + F N recall = \frac{TP}{TP+FN} recall=TP+FNTP 精确度：被分为正例的示例中实际为正例的比例 p r

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【算法】逐步在Python中构建Logistic回归

笔者邀请您，先思考： 1逻辑回归算法怎么理解？ 2 如何用Python平台做逻辑回归？ logistic回归是一种机器学习分类算法，用于预测分类因变量的概率。...在逻辑回归中，因变量是一个二进制变量，包含编码为1（是，成功等）或0（不，失败等）的数据。换句话说，逻辑回归模型基于X的函数预测P（Y = 1）。...Logistic回归假设二元逻辑回归要求因变量为二元的。对于二元回归，因变量的因子级别1应代表所需的结果。只应包含有意义的变量。自变量应相互独立。...在逻辑回归模型中，将所有自变量编码为虚拟变量使得容易地解释和计算odds比，并且增加系数的稳定性和显着性。...如您所见，PCA降低了Logistic回归模型的准确性。这是因为我们使用PCA来减少维度，因此我们从数据中删除了信息。我们将在以后的帖子中介绍PCA。

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明月机器学习系列011：逻辑回归的预测函数与损失函数

预测函数 ---- 逻辑函数我们知道，它是一种常见的S型函数，本来是用于研究人口增长模式的。...它的公式和对应的形状也很简单：而线性方程：把线性方程代入逻辑函数，得到的就是我们逻辑回归算法的预测函数：相当于线性函数是逻辑回归的核函数。...至于能不能用其他的函数作为核函数，我想也是可以的吧，只要定义合理，不过线性函数肯定是最简单的。...既然逻辑函数对应是一个曲线，那我们首先想到的就是类似线性回归一样，直接将损失定义为所有样本的模型误差的平方和，类似如下：这个定义很简单，很容易理解，可是这个并不是一个非凸函数（关于凸函数，有机会再讲...因此，我们需要一个更好的定义。实际上，逻辑回归预测函数的损失通常是如下定义的：看图形就更加清楚了：横轴是预测值（取值在0和1之间），纵轴是损失。

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