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L'équation de descente de gradient suivante nous indique comment la perte changerait si nous modifiions les paramètres - $$ \ frac {()} {\ theta_ {j}} = \ frac {1} {m} X ^ {T} (() -) $$
Implémentation en Python
Nous allons maintenant implémenter le concept ci-dessus de régression logistique binomiale en Python. À cette fin, nous utilisons un ensemble de données de fleurs multivariées nommé «iris» qui a 3 classes de 50 instances chacune, mais nous utiliserons les deux premières colonnes d'entités. Chaque classe représente un type de fleur d'iris. Tout d'abord, nous devons importer les bibliothèques nécessaires comme suit -
import numpy as np
import as plt
import seaborn as sns
from sklearn import datasets
Ensuite, chargez le jeu de données iris comme suit -
iris = datasets. load_iris()
X = [:, :2]
y = (! Régression logistique python sklearn. = 0) * 1
Nous pouvons tracer nos données d'entraînement s suit -
(figsize=(6, 6))
tter(X[y == 0][:, 0], X[y == 0][:, 1], color='g', label='0')
tter(X[y == 1][:, 0], X[y == 1][:, 1], color='y', label='1')
();
Ensuite, nous définirons la fonction sigmoïde, la fonction de perte et la descente du gradient comme suit -
class LogisticRegression:
def __init__(self, lr=0.
Regression Logistique Python Programming
Il ne doit pas y avoir de multi-colinéarité dans le modèle, ce qui signifie que les variables indépendantes doivent être indépendantes les unes des autres. Nous devons inclure des variables significatives dans notre modèle. Nous devrions choisir une grande taille d'échantillon pour la régression logistique. ▷modèle de régression logistique dans l'exemple de code python ✔️ advancedweb.fr - 【 2022 】. Modèle de régression logistique binaire
La forme la plus simple de régression logistique est la régression logistique binaire ou binomiale dans laquelle la variable cible ou dépendante ne peut avoir que 2 types possibles, soit 1 ou 0. Elle nous permet de modéliser une relation entre plusieurs variables prédictives et une variable cible binaire / binomiale. En cas de régression logistique, la fonction linéaire est essentiellement utilisée comme entrée d'une autre fonction comme dans la relation suivante - $$ h _ {\ theta} {(x)} = g (\ theta ^ {T} x) ℎ 0≤h _ {\ theta} ≤1 $$
Voici la fonction logistique ou sigmoïde qui peut être donnée comme suit - $$ g (z) = \ frac {1} {1 + e ^ {- z}} ℎ = \ theta ^ {T} $$
La courbe sigmoïde peut être représentée à l'aide du graphique suivant.
Regression Logistique Python Code
Introduction à la régression logistique
La régression logistique est un algorithme de classification d'apprentissage supervisé utilisé pour prédire la probabilité d'une variable cible. La nature de la variable cible ou dépendante est dichotomique, ce qui signifie qu'il n'y aurait que deux classes possibles. En termes simples, la variable dépendante est de nature binaire ayant des données codées soit 1 (signifie succès / oui) ou 0 (signifie échec / non). Regression logistique python c. Mathématiquement, un modèle de régression logistique prédit P (Y = 1) en fonction de X. C'est l'un des algorithmes ML les plus simples qui peut être utilisé pour divers problèmes de classification tels que la détection de spam, la prédiction du diabète, la détection du cancer, etc. Types de régression logistique
Généralement, la régression logistique signifie la régression logistique binaire ayant des variables cibles binaires, mais il peut y avoir deux autres catégories de variables cibles qui peuvent être prédites par elle. Sur la base de ce nombre de catégories, la régression logistique peut être divisée en types suivants -
Binaire ou binomial
Dans un tel type de classification, une variable dépendante n'aura que deux types possibles, soit 1 et 0.
Regression Logistique Python C
Nous devons tester le classificateur créé ci-dessus avant de le mettre en production. Si les tests révèlent que le modèle ne répond pas à la précision souhaitée, nous devrons reprendre le processus ci-dessus, sélectionner un autre ensemble de fonctionnalités (champs de données), reconstruire le modèle et le tester. Ce sera une étape itérative jusqu'à ce que le classificateur réponde à votre exigence de précision souhaitée. Alors testons notre classificateur. Prédire les données de test
Pour tester le classifieur, nous utilisons les données de test générées à l'étape précédente. Regression logistique python pdf. Nous appelons le predict méthode sur l'objet créé et passez la X tableau des données de test comme indiqué dans la commande suivante -
In [24]: predicted_y = edict(X_test)
Cela génère un tableau unidimensionnel pour l'ensemble de données d'apprentissage complet donnant la prédiction pour chaque ligne du tableau X. Vous pouvez examiner ce tableau en utilisant la commande suivante -
In [25]: predicted_y
Ce qui suit est la sortie lors de l'exécution des deux commandes ci-dessus -
Out[25]: array([0, 0, 0,..., 0, 0, 0])
Le résultat indique que les trois premier et dernier clients ne sont pas les candidats potentiels pour le Term Deposit.
Regression Logistique Python Pdf
Vous pouvez examiner l'ensemble du tableau pour trier les clients potentiels. Pour ce faire, utilisez l'extrait de code Python suivant -
In [26]: for x in range(len(predicted_y)):
if (predicted_y[x] == 1):
print(x, end="\t")
La sortie de l'exécution du code ci-dessus est indiquée ci-dessous -
La sortie montre les index de toutes les lignes qui sont des candidats probables pour l'abonnement à TD. Vous pouvez maintenant donner cette sortie à l'équipe marketing de la banque qui récupère les coordonnées de chaque client de la ligne sélectionnée et poursuit son travail. La régression logistique, qu’est-ce que c’est ?. Avant de mettre ce modèle en production, nous devons vérifier l'exactitude de la prédiction. Vérification de l'exactitude
Pour tester la précision du modèle, utilisez la méthode de score sur le classificateur comme indiqué ci-dessous -
In [27]: print('Accuracy: {:. 2f}'((X_test, Y_test)))
La sortie d'écran de l'exécution de cette commande est indiquée ci-dessous -
Accuracy: 0. 90
Cela montre que la précision de notre modèle est de 90%, ce qui est considéré comme très bon dans la plupart des applications.
Regression Logistique Python Web
333333333333336
Précision sur l'ensemble de test par modèle sklearn: 61. 111111111111114
Remarque: Le modèle formé ci-dessus consiste à implémenter l'intuition mathématique non seulement pour améliorer la précision. Article written by mohit baliyan and translated by Acervo Lima from Implementation of Logistic Regression from Scratch using Python.
Les algorithmes d'optimisation comme la descente de gradient ne font que converger la fonction convexe vers un minimum global. Donc, la fonction de coût simplifiée que nous utilisons:
J = - ylog (h (x)) - (1 - y) log (1 - h (x))
ici, y est la valeur cible réelle
Pour y = 0,
J = - log (1 - h (x))
et y = 1,
J = - log (h (x))
Cette fonction de coût est due au fait que lorsque nous nous entraînons, nous devons maximiser la probabilité en minimisant la fonction de perte. Calcul de la descente de gradient:
répéter jusqu'à convergence {
tmp i = w i - alpha * dw i
w i = tmp i}
où alpha est le taux d'apprentissage. Tutoriel de classification de fleurs d'IRIS avec la Régression logistique et Python. La règle de la chaîne est utilisée pour calculer les gradients comme par exemple dw. Règle de chaîne pour dw
ici, a = sigmoïde (z) et z = wx + b.
Mise en œuvre:
L'ensemble de données sur le diabète utilisé dans cette implémentation peut être téléchargé à partir du lien. Il comporte 8 colonnes de caractéristiques telles que « Âge », « Glucose », etc., et la variable cible «Outcome» pour 108 patients.