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. ▷modèle de régression logistique dans l'exemple de code python ✔️ advancedweb.fr - 【 2022 】. x est le vecteur de caractéristiques. b est le biais. 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 2
Ainsi vous vous familiariserez mieux avec cet algorithme. Finalement, j'espère que cet article vous a plu. Si vous avez des questions ou des remarques, vos commentaires sont les bienvenus. Pensez à partager l'article pour en faire profiter un maximum d'intéressés. 😉
Regression Logistique Python Program
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. ▷Régression logistique et régularisation dans l'exemple de code python ✔️ advancedweb.fr - 【 2022 】. 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. 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 Definition
Par exemple, ces variables peuvent représenter un succès ou un échec, oui ou non, une victoire ou une perte, etc.
Multinomial
Dans un tel type de classification, la variable dépendante peut avoir 3 types non ordonnés ou plus possibles ou les types n'ayant aucune signification quantitative. Regression logistique python definition. Par exemple, ces variables peuvent représenter «Type A» ou «Type B» ou «Type C». Ordinal
Dans un tel type de classification, la variable dépendante peut avoir 3 types ordonnés ou plus possibles ou les types ayant une signification quantitative. Par exemple, ces variables peuvent représenter «mauvais» ou «bon», «très bon», «excellent» et chaque catégorie peut avoir des scores comme 0, 1, 2, 3. Hypothèses de régression logistique
Avant de plonger dans la mise en œuvre de la régression logistique, nous devons être conscients des hypothèses suivantes à propos du même -
En cas de régression logistique binaire, les variables cibles doivent toujours être binaires et le résultat souhaité est représenté par le facteur niveau 1.
Par contre, pour la validation de la qualité prédictive des modèles, l'ajustement des hyper-paramètres et le passage en production de modèles, il est extrêmement efficace. Statsmodels, le package orienté statistique
Statsmodels est quant à lui beaucoup plus orienté modélisation statistique, il possédera des sorties plus classiques pouvant ressembler aux logiciels de statistiques « classiques ». Par contre, le passage en production des modèles sera beaucoup moins facilité. On sera plus sur de l'explicatif. Le code
Nous commençons par récupérer les données et importer les packages:
import pandas as pd
import numpy as np
import as sm
from near_model import LogisticRegression
data = ad_csv(")
data["Churn? "] = data["Churn? Implémentation de la régression logistique à partir de zéro en utilisant Python – Acervo Lima. "]('category')
# on définit x et y
y = data["Churn? "] # on ne prend que les colonnes quantitatives
x = lect_dtypes()(["Account Length",
"Area Code"], axis=1)
On a donc récupéré la cible qui est stockée dans y et les variables explicatives qui sont stockées dans x. Nous allons pouvoir estimer les paramètres du modèle.
La fonction h qui définit la régression logistique s'écrit alors:
Tout le problème de classification par régression logistique apparaît alors comme un simple problème d'optimisation où, à partir de données, nous essayons d' obtenir le meilleur jeu de paramètre Θ permettant à notre courbe sigmoïde de coller au mieux aux données. C'est dans cette étape qu'intervient notre apprentissage automatique. Regression logistique python program. Une fois cette étape effectuée, voici un aperçu du résultat qu'on peut obtenir:
Il ne reste plus, à partir du seuil défini, qu'à classer les points en fonction de leurs positions par rapport à la régression et notre classification est faite! La régression logistique en pratique
En Python c'est assez simple, on se sert de la classe LogisticRegression du module near_model comme un classificateur normal et que l'on entraîne sur des données déjà nettoyées et séparées en ensembles d'entraînement et de test puis le tour est joué! Niveau code, rien de plus basique:
Pour des cas d'applications plus poussés, pourquoi ne pas suivre le cours dispensé par l'équipe Datascientest?
Charger la batterie
• La batterie n'est pas chargée à la sortie d'usine de l'appareil
photo. Chargez la batterie avant l'utilisation. • Chargez la batterie à l'intérieur avec l'adaptateur secteur (fourni)
(10 °C à 30 °C). • Utilisez toujours l'adaptateur secteur spécial (fourni), le câble de
connexion USB (fourni) et la batterie. Amazon.fr : batterie panasonic lumix dmc-tz7. • Pour charger la batterie, insérez-la dans l'appareil photo. • Assurez-vous que l'appareil photo est hors tension. Raccordez l'adaptateur secteur () (fourni) et
l'appareil photo à l'aide du câble de connexion
USB () (fourni), et branchez l'adaptateur secteur
() (fourni) sur la prise de courant
Vers la prise de courant
●
N'utilisez pas d'autres câbles de connexion USB que celui fourni. Autrement il y a risque de dysfonctionnement de l'appareil photo. N'utilisez pas d'autres adaptateurs secteurs que celui fourni. L'adaptateur secteur (fourni) et le câble de connexion USB (fourni) sont des accessoires
conçus spécialement pour cet appareil photo. Ne les utilisez pas avec d'autres appareils.
Panasonic Lumix Dmc-Tz30 Mode D'emploi De Base Télécharger Le Pdf | Manualslib
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1 MP
Type d'appareil photo
Appareil-photo compact
Taille du capteur d'image
1/2. 33 "
Type de capteur
Live MOS
Résolution d'image maximale
4320 x 3240 pixels
Résolution de la capture Photo
480 x 480, 640 x 360, 640 x 424, 640 x 480, 1536 x 1536, 1920 x 1080, 1920 x 1920, 2048 x 1360, 2048 x 1536, 2304 x 2304, 2560 x 1440, 2560 x 1712, 2560 x 1920, 2736 x 2736, 3072 x 1728, 3072 x 2048, 3072 x 2304, 3232 x 3232, 3648 x 2056, 3648 x 2432, 3648 x 2736, 4320 x 2432, 4320 x 2880, 4320 x 3240
Stabilisateur d'image
Oui
Rapports d'aspect pris en charge
3:2, 4:3, 16:9
Total des megapixels
15. 3 MP
Système d'objectif
Zoom optique
20 x
Zoom numérique
4 x
Longueur focale
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Minimum distance focale (35mm equiv)
24 mm
Maximum longueur focale (35mm equiv)
480 mm
Nomnbe d'ouverture minimum
3. 3
Nombre maximum d'ouverture
6. 4
Structure de l'objectif (éléments/groupes)
12/10
Zoom intelligent/extra
42. 2 x
Nombre d'éléments asphériques
3
Mise au point
TTL
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