Dans l'un de mes articles précédents, j'ai parlé de la régression logistique. Il s'agit d'un algorithme de classification assez connu en apprentissage supervisé. Dans cet article, nous allons mettre en pratique cet algorithme. Ceci en utilisant Python et Sickit-Learn. C'est parti! Pour pouvoir suivre ce tutoriel, vous devez disposer sur votre ordinateur, des éléments suivants:
le SDK Python 3
Un environnement de développement Python. Jupyter notebook (application web utilisée pour programmer en python) fera bien l'affaire
Disposer de la bibliothèque Sickit-Learn, matplotlib et numpy. Vous pouvez installer tout ces pré-requis en installant Anaconda, une distribution Python bien connue. Implémentation de la régression logistique à partir de zéro en utilisant Python – Acervo Lima. Je vous invite à lire mon article sur Anaconda pour installer cette distribution. Pour ce tutoriel, on utilisera le célèbre jeu de données IRIS. Ce dernier est une base de données regroupant les caractéristiques de trois espèces de fleurs d'Iris, à savoir Setosa, Versicolour et Virginica. Chaque ligne de ce jeu de données est une observation des caractéristiques d'une fleur d'Iris.
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Regression Logistique Python Answers
Introduction:
La régression logistique est un algorithme d'apprentissage supervisé qui est utilisé lorsque la variable cible est catégorique. La fonction hypothétique h (x) de la régression linéaire prédit des valeurs illimitées. Mais dans le cas de la régression logistique, où la variable cible est catégorique, nous devons restreindre la plage des valeurs prédites. Prenons un problème de classification, où nous devons classer si un e-mail est un spam ou non. Ainsi, la fonction hypothétique de la régression linéaire ne peut pas être utilisée ici pour prédire car elle prédit des valeurs non liées, mais nous devons prédire 0 ou 1. Pour ce faire, nous appliquons la fonction d'activation sigmoïde sur la fonction hypothétique de régression linéaire. La fonction hypothétique résultante pour la régression logistique est donc donnée ci-dessous:
h (x) = sigmoïde (wx + b)
Ici, w est le vecteur de poids. x est le vecteur de caractéristiques. b est le biais. La régression logistique, qu’est-ce que c’est ?. sigmoïde (z) = 1 / (1 + e (- z))
Intuition mathématique:
La fonction de coût de la régression linéaire (ou erreur quadratique moyenne) ne peut pas être utilisée dans la régression logistique car il s'agit d'une fonction non convexe des poids.
Regression Logistique Python 1
Exemple 1: algorithme de régression logistique en python
from sklearn. linear_model import LogisticRegression
logreg = LogisticRegression ()
logreg. fit ( X_train, y_train)
y_pred = logreg. predict ( X_test)
Exemple 2: algorithme de régression logistique en python
print ( "Accuracy:", metrics. accuracy_score ( y_test, y_pred))
print ( "Precision:", metrics. precision_score ( y_test, y_pred))
print ( "Recall:", metrics. recall_score ( y_test, y_pred))
Exemple 3: algorithme de régression logistique en python
from sklearn import metrics
cnf_matrix = metrics. confusion_matrix ( y_test, y_pred)
cnf_matrix
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Regression Logistique Python C
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. ▷modèle de régression logistique dans l'exemple de code python ✔️ advancedweb.fr - 【 2022 】. 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. 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.
Regression Logistique Python Project
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 1. 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])
Le résultat indique que les trois premier et dernier clients ne sont pas les candidats potentiels pour le Term Deposit.
Regression Logistique Python Web
5, 2. 5],
[7, 3],
[3, 2],
[5, 3]]
Dans la snippet de code ci-dessus, on a fourni quatre observations à prédire. edict(Iries_To_Predict)
Le modèle nous renvoie les résultats suivants:
La première observation de classe 1
La deuxième observation de classe 1
La troisième observation de classe 0
La quatrième observation de classe 0
Ceci peut se confirmer visuellement dans le diagramme nuage de points en haut de l'article. Regression logistique python web. En effet, il suffit de prendre les valeurs de chaque observation (première valeur comme abscisse et la deuxième comme ordonnée) pour voir si le point obtenu "tombe" du côté nuage de points vert ou jaune. >> Téléchargez le code source depuis mon espace Github < <
Lors de cette article, nous venons d'implémenter la régression logistique (Logistic Regression) sur un vrai jeu de données. Il s'agit du jeu de données IRIS. Nous avons également utilisé ce modèle pour prédire la classe de quatres fleurs qui ne figuraient pas dans les données d'entrainement. Je vous invite à télécharger le code source sous son format Notebook et de l'essayer chez vous.
La disponibilité: cette méthode est disponible dans tous les logiciels classiques de traitement de données (SAS, SPSS…). La robustesse du modèle: ce modèle étant très simple, il y a peu de risque de sur-apprentissage et les résultats ont tendance à avoir un bon pouvoir de généralisation. Tous ces points ont permis à cette méthode de s'imposer comme une référence en classification binaire. Dans le cadre de cet article, nous n'aborderons que le cas binaire, il existe des modèles logistiques pour classer des variables ordinales (modèle logistique ordinal) ou nominales à plus de 2 modalités (modèle logistique multinomial). Ces modèles sont plus rarement utilisés dans la pratique. Le cas d'usage: le scoring
Dans le cadre d'une campagne de ciblage marketing, on cherche à contacter les clients d'un opérateur téléphonique qui ont l'intention de se désabonner au service. Pour cela, on va essayer de cibler les individus ayant la plus forte probabilité de se désabonner (on a donc une variable binaire sur le fait de se désabonner ou non).
Bi Gata Etchi Kei Studios: Elle est gentille en apparence, mais elle est très riche et elle est amoureuse de son frère. Yamada, jeune étudiante de 15 ans a un rêve: Notre site utilise des cookies pour personnaliser et améliorer votre confort d'utilisation. En utilisant notre site, vous acceptez l'usage des cookies. Nom:
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Aucune question pour ce produit. Elle a un petit copain et est très gentille et serviable. Un spécialiste répond à toutes vos questions. Takashi Kosudaun garçon tout ce qu'il y a de plus normal si ce n'est que lui aussi est puceau. Découvrez les points de collectes près de chez vous. Tous les personnages importants de cette série sont appelés par foia noms, excepté Miharu. Elle est très proche de Kazuki qui l'a défendue pendant son enfance. Cet anime raconte l'histoire de Yamada, une lycéenne encore vierge qui cherche à atteindre les partenaires sexuels, en commençant par Kosuda.
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Miyano est amoureuse de Kosuda mais n'ose pas lui avouer. ComedieErotique Publisher: Bande annonce Nous vous invitons à venir discuter de cet anime sur le forum! Yamada, ma première fois B Gata H Kei est une série de douze épisodes divisés en petites anecdotes. Tous les personnages importants de cette série sont appelés par leur noms, excepté Miharu. La sortie programmée des coffrets permet de remettre en avant une jolie production rendant hommage au super-héros mais pas. Recent Planning Upcoming Events Reviews. Elle est très calme et n'a pas de ppremière du sexe, comme la plupart des personnages » inutiles » dans la série.
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Son dieu du sexe semble vicieux et méchant, même s'il n'apparaît qu'une seule fois dans la foi. Merci d'avoir donné votre avis. La série dure 12 épisodes d'environ 23 minutes. Elle doit avoir aux alentours des 15 ans et est obsédée par jamada sexe. Cliquez pour évaluer le produit. En utilisant notre site, vous acceptez l'usage des cookies. Découvrez une comédie moderne et désopilante, réalisée avec efficacité et dans laquelle on ne s'ennuie pas une seconde! Notre site utilise des cookies pour personnaliser et améliorer votre confort d'utilisation. Espaces de vc Page Discussion. Pour ma part, bien que surpris par un animé de ce type ce qui, a plutôt rare chez ja amis nipponsj'ai été emporté par les délires des personnages, les couleurs et le chara-design qui ne sont pas moches du tout. Ce fardeau tombe sur un camarade de classe: Elle n'a pas de dieu du sexe. Yamada, ma première fois B Gata H Kei est une série de douze épisodes divisés en petites anecdotes. Il n'est pas du tout obsédé. L'animation est belle, rien à redire.
En conclusion, j'ai pris un énorme plaisir à regarder cet animé que je conseille à tous ceux fana de comédie ecchi sans pour autant dépasser l'extrême. B Gata H Kei est une source de rire et de premkère encore. Bref, on ne s'ennuie pas! Bande annonce Nous vous invitons à venir discuter de cet anime sur le forum!