Nous pouvons voir que les valeurs de l'axe y sont comprises entre 0 et 1 et croise l'axe à 0, 5. Les classes peuvent être divisées en positives ou négatives. La sortie relève de la probabilité de classe positive si elle est comprise entre 0 et 1. Algorithmes de classification - Régression logistique. Pour notre implémentation, nous interprétons la sortie de la fonction d'hypothèse comme positive si elle est ≥0, 5, sinon négative. Nous devons également définir une fonction de perte pour mesurer les performances de l'algorithme en utilisant les poids sur les fonctions, représentés par thêta comme suit -
ℎ = () $$ J (\ theta) = \ frac {1} {m}. (- y ^ {T} log (h) - (1 -y) ^ Tlog (1-h)) $$
Maintenant, après avoir défini la fonction de perte, notre objectif principal est de minimiser la fonction de perte. Cela peut être fait en ajustant les poids, c'est-à-dire en augmentant ou en diminuant les poids. Avec l'aide de dérivés de la fonction de perte pour chaque poids, nous pourrions savoir quels paramètres devraient avoir un poids élevé et lesquels devraient avoir un poids plus petit.
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Regression Logistique Python Project
Ce dataset décrit les espèces d'Iris par quatre propriétés: longueur et largeur de sépales ainsi que longueur et largeur de pétales. La base de données comporte 150 observations (50 observations par espèce). Pour plus d'informations, Wikipedia fournit des informations abondantes sur ce dataset. Lors de cette section, je vais décrire les différents étapes que vous pouvez suivre pour réussir cette implémentation:
Chargement des bibliothèques:
Premièrement, nous importons les bibliothèques numpy, pyplot et sklearn. Tutoriel de classification de fleurs d'IRIS avec la Régression logistique et Python. Scikit-Learn vient avec un ensemble de jeu de données prêt à l'emploi pour des fins d'expérimentation. Ces dataset sont regroupés dans le package sets. On charge le package datasets pour retrouver le jeu de données IRIS. #import des librairies l'environnement%matplotlib inline
import numpy as np
import as plt
from sklearn import datasets
Chargement du jeu de données IRIS
Pour charger le jeu de données Iris, on utilise la méthode load_iris() du package datasets. #chargement de base de données iris
iris = datasets.
Regression Logistique Python 2
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. Regression logistique python online. load_iris()
X = [:, :2]
y = (! = 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.
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. Regression logistique python 2. Alors testons notre classificateur. Prédire les données de test
Pour tester le classifieur, nous utilisons les données de test générées à l'étape précédente. 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])
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Moto Electrique Enfant Bmw 2015
EN RUPTURE
Kids racing vous propose la moto enfants BMW de police en 12 volts. Le plaisir d'offrir pour les parents, le plaisir de conduire pour les enfants avec cette très jolie moto électrique BMW pour enfant! Moto electrique enfant bmw 1. alma
CARACTÉRISTIQUES TECHNIQUES
Age recommandé: 3 ans
Vitesse maximale: 5 km/h
Nombre de vitesses: 2
Durée d'utilisation: 1 à 2 heures (en fonction du poids de l'enfants et du type de sol)
Batterie: 1 x 12V (3. 5Ah)
Temps de chargement 8 - 12 Heures
Poids max supporté: 30 kg
Finition chromée
Durée de montage: 20 - 30 minutes environ
EQUIPEMENT TECHNIQUE
Sons: OUI - sons et démarrage du moteur
Lumières: OUI
Ceinture de sécurité: NON
Portes ouvrables: NON
Télécommande: NON
Connecteur MP3: NON
Contrôle du volume: NON
DIMENSIONS DU VÉHICULE
Dimensions: 123 cm x 76 cm x 54 cm
Poids: 15 kg
GARANTIE 1 AN. Référence
POLICE
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