Conclusions
Cet article n'avait pas pour objectif de montrer la supériorité d'un package sur un autre mais la complémentarité de ces deux packages. En effet, dans un cadre de machine learning et de modèle prédictif, scikit-learn a tous les avantages d'un package extrêmement complet avec une API très uniformisée qui vous permettra d'automatiser et de passer en production vos modèles. En parallèle, statsmodels apparaît comme un bon outil pour la modélisation statistique et l'explication de la régression logistique et il fournira des sorties rassurantes pour les utilisateurs habitués aux logiciels de statistique classique. Cet article permet aussi de noter une chose: les valeurs par défaut de tous les packages sont souvent différentes et il faut être très attentif à cela pour être capable de comparer des résultats d'un package à un autre. Pour aller plus loin
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Lorsque la valeur prédite est supérieure à un seuil, l'événement est susceptible de se produire, alors que lorsque cette valeur est inférieure au même seuil, il ne l'est pas. Mathématiquement, comment ça se traduit/ça s'écrit? Considérons une entrée X= x 1 x 2 x 3 … x n, la régression logistique a pour objectif de trouver une fonction h telle que nous puissions calculer:
y= { 1 si h X ≥ seuil, 0 si h X < seuil}
On comprend donc qu'on attend de notre fonction h qu'elle soit une probabilité comprise entre 0 et 1, paramétrée par = 1 2 3 n à optimiser, et que le seuil que nous définissons correspond à notre critère de classification, généralement il est pris comme valant 0. 5. La fonction qui remplit le mieux ces conditions est la fonction sigmoïde, définie sur R à valeurs dans [0, 1]. Elle s'écrit de la manière suivante:
Graphiquement, celle-ci correspond à une courbe en forme de S qui a pour limites 0 et 1 lorsque x tend respectivement vers -∞ et +∞ passant par y = 0. 5 en x = 0. Sigmoid function
Et notre classification dans tout ça?
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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). 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.
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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 1
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. 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.
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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))
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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. 😉
L'amorce est classique: des personnages d'origines disparates héritent d'une
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Oleh
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L'atmosphère y est enfumée, un groupe de jazz de la Nouvelle Orléans rythme le début de soirée. Ce soir c'est détente, avant le grand combat prévu dimanche. Enfin un peu avant 19h00, son ami Tim prend place à sa table et la conversation démarre devant un bon repas. Au même moment un homme en costume de golf en Prince de Galles avec casquette assortie fait sonner la petite clochette suspendue à la porte de la broquante d'Harrington Road. Jonathan Norrel retrouve son vieux copain Keith en pleine discutions avec un client. Il s'agit d'un riche dilettante en mal d'objets anciens. -20h30 Voyant l'heure avancer Mac Grégor invite c'est deux amis à ce rendre dans une soirée un peu particulière... De son coté, le professeur Wiseman a rendez vous à 21h00 précise et il n'est jamais en retard. Etham accepte de passer la soirée avec son ancien compagnon d'arme. Oripeaux | Documents pour le jeu de rôle - JdRP. -21h00 Coram Street, cette nuit il va peut être neiger, en tout cas l'hiver s'annonce pré-causse. C'est au deuxième étage dans un grand appartement à la décoration baroque que Norwood Wakefield, médium de son état, reçoit quelques personnes pour discuter ésotérisme, mythologie, occultisme et autre... Cinq personnes sont venues ce vendredi, un certain Lord Wael Seymoor puis Keith Mac Grégor suivi de Jonathan Norrel, pile à l'heure Tim Wiseman accompagné de Etham O Connor.
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Meryane: Thorguil espère relancer un peu avec New World... donc on va attendre Meryane: Y a t'il des fans pour NEW WORLD?? Prisoner: MERCI!!!!!!!!!!! Pour New World peut être la je test SOLO en attendant aussi Lost Ark... Meryane: Thorguil dit qu'il est sur la bet a"Laestrygon" ROSWELL_twsm: Bonjour, Est-ce qu'il y a des joueurs de New World par ici. ROSWELL_twsm: Désolé, je viens de voir la partie du forum consacrée au jeu. Meryane: Lotharius: hello les gardes Pierre: Coucou tout le monde! Meryane: Hello! Meryane: Petit message par ici pour vous annoncer la fermeture prochaine de ce site internet. Les oripeaux du roi pdf full. Un mail vous sera fait en ce sens avec pour rappel un lien vers le discord!! La bise
La soirée passe.......... En fin de soirée Norwood fait part à ces invités de la représentation d'une pièce "Carcosa" ou " La reine et L'étranger" dont la première sur scène est prévue pour le mercredi 17 octobre à 21h00. Londres, dimanche 14 octobre 1928 -19h00 Le petit groupe se retrouve au Ringtimeboxing, dans le cartier de Westminster pour assister au combat de Boxe opposant "O Connor", alias La frappe d'acier à "George Godfrey", alias Feab Smith Williams (1m91, 101kg). Le combat se termine par la victoire de O Connor sur George Godfrey par KO. Certains en profitent pour se faire un peu d'argent facile. Londres, mercredi 17 octobre 1928 -21h00 Décidément, ces six là ne peuvent plus se quitter. Les bouquins - Kunena. C'est ensemble qu'ils assistent à la pièce……"Carcosa"…....... A+++