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. Régression logistique en Python - Test. 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? "]('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.
Regression Logistique Python Web
Si vous vous intéressez un tant soit peu au Machine Learning et aux problèmes de classification, vous avez déjà dû avoir affaire au modèle de régression logistique. Et pour cause! Il s'agit d'un des modèles de Machine Learning les plus simples et interprétables qui existe, prend des données à la fois continues ou discrètes, et les résultats obtenus avec sont loin d'être risibles. Regression logistique python c. Mais que se cache-t'il derrière cette méthode miracle? Et surtout comment l'utiliser sur Python? La réponse dans cet article
La régression logistique est un modèle statistique permettant d'étudier les relations entre un ensemble de variables qualitatives X i et une variable qualitative Y. Il s'agit d'un modèle linéaire généralisé utilisant une fonction logistique comme fonction de lien. Un modèle de régression logistique permet aussi de prédire la probabilité qu'un événement arrive (valeur de 1) ou non (valeur de 0) à partir de l' optimisation des coefficients de régression. Ce résultat varie toujours entre 0 et 1.
Regression Logistique Python C
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 = (! ▷modèle de régression logistique dans l'exemple de code python ✔️ advancedweb.fr - 【 2022 】. = 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 Interview
load_iris()
Comme on l'a évoqué précédemment, le dataset Iris se compose de quatre features (variables explicatives). Pour simplifier le tutoriel, on n'utilisera que les deux premières features à savoir: Sepal_length et Sepal_width. Egalement, le jeu IRIS se compose de trois classes, les étiquettes peuvent donc appartenir à l'ensemble {0, 1, 2}. Il s'agit donc d'une classification Multi-classes. La régression logistique étant un algorithme de classification binaire, je vais re-étiqueter les fleurs ayant le label 1 et 2 avec le label 1. Regression logistique python interview. Ainsi, on se retrouve avec un problème de classification binaire. # choix de deux variables
X = [:, :2] # Utiliser les deux premiers colonnes afin d'avoir un problème de classification binaire. y = (! = 0) * 1 # re-étiquetage des fleurs
Visualisation du jeu de données
Afin de mieux comprendre notre jeu de données, il est judicieux de le visualiser. #visualisation des données
(figsize=(10, 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')
();
On remarque que les données de la classe 0 et la classe 1 peuvent être linéairement séparées.
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. Faire une régression logistique avec python - Stat4decision. 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:
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