Il ne doit pas y avoir de multi-colinéarité dans le modèle, ce qui signifie que les variables indépendantes doivent être indépendantes les unes des autres. Nous devons inclure des variables significatives dans notre modèle. Nous devrions choisir une grande taille d'échantillon pour la régression logistique. Modèle de régression logistique binaire
La forme la plus simple de régression logistique est la régression logistique binaire ou binomiale dans laquelle la variable cible ou dépendante ne peut avoir que 2 types possibles, soit 1 ou 0. Elle nous permet de modéliser une relation entre plusieurs variables prédictives et une variable cible binaire / binomiale. En cas de régression logistique, la fonction linéaire est essentiellement utilisée comme entrée d'une autre fonction comme dans la relation suivante - $$ h _ {\ theta} {(x)} = g (\ theta ^ {T} x) ℎ 0≤h _ {\ theta} ≤1 $$
Voici la fonction logistique ou sigmoïde qui peut être donnée comme suit - $$ g (z) = \ frac {1} {1 + e ^ {- z}} ℎ = \ theta ^ {T} $$
La courbe sigmoïde peut être représentée à l'aide du graphique suivant.
Regression Logistique Python Pdf
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
Régression Logistique Python
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 = (! = 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 Tutorial
c_[(), ()]
probs = edict_prob(grid). reshape()
ntour(xx1, xx2, probs, [0. 5], linewidths=1, colors='red');
Modèle de régression logistique multinomiale
Une autre forme utile de régression logistique est la régression logistique multinomiale dans laquelle la variable cible ou dépendante peut avoir 3 types non ordonnés ou plus possibles, c'est-à-dire les types n'ayant aucune signification quantitative. Nous allons maintenant implémenter le concept ci-dessus de régression logistique multinomiale en Python. Pour cela, nous utilisons un ensemble de données de sklearn nommé digit. Import sklearn
from sklearn import linear_model
from sklearn import metrics
from del_selection import train_test_split
Ensuite, nous devons charger l'ensemble de données numériques -
digits = datasets. load_digits()
Maintenant, définissez la matrice de caractéristiques (X) et le vecteur de réponse (y) comme suit -
X =
y =
Avec l'aide de la prochaine ligne de code, nous pouvons diviser X et y en ensembles d'entraînement et de test -
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.
Regression Logistique Python Code
4, random_state=1)
Créez maintenant un objet de régression logistique comme suit -
digreg = linear_model. LogisticRegression()
Maintenant, nous devons entraîner le modèle en utilisant les ensembles d'apprentissage comme suit -
(X_train, y_train)
Ensuite, faites les prédictions sur l'ensemble de test comme suit -
y_pred = edict(X_test)
Imprimez ensuite la précision du modèle comme suit -
print("Accuracy of Logistic Regression model is:",
curacy_score(y_test, y_pred)*100)
Production
Accuracy of Logistic Regression model is: 95. 6884561891516
À partir de la sortie ci-dessus, nous pouvons voir que la précision de notre modèle est d'environ 96%.
Regression Logistique Python Definition
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. 😉
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