925 Céramique Fibre de Carbone Or 10K Titane Tungstène
Couleur du métal
2 tons 3 tons Argent Bi-Colour Blanc Doré Jaune Noir Tri-Colour
Type de pierre
Diamant Onyx Zircon cubique
Couleur des diamants
HI
Filtres appliqués:
Genre: Homme
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Chaînes de cheville
Colliers
Ensemble
Pendentifs
Métal
Acier Inoxydable
Argent sterling, 925
Or 10k
Or 14k
Titane
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Pierre précieuse
Améthyste
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Collection
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Crescent moon and star men silver pinky ring.
Toutes les bagues affichées sur ce site sont créées et produites par la bijouterie Flamme en rose basée au cœur de la ville de Montréal. Toutes nos bagues ainsi que tous nos autres bijoux sont le résultat d'un travail manuel minutieux effectué par de grands joailliers de Montréal. Bague pour homme montreal france. Nous possédons une large collection de bagues de fiançailles et de bagues de mariage en or blanc, en or jaune et en or rose serties de magnifiques diamants naturels ou créés en laboratoire. Lorsque vous optez pour le diamant naturel, nous priorisons le diamant canadien au-delà des diamants d'autres provenances si nous avons ce choix. Pour vos fiançailles, choisissez entre le classique solitaire, un halo de diamants ou la possibilité de réaliser votre bague de rêve sur mesure. Nous travaillons avec tous les métaux précieux dont l'or et le platine et avec toutes les pierres précieuses, en particulier le saphir, le rubis et la topaze. Faites confiance à Flamme en rose pour la qualité de leurs produits et l'excellence de leur service.
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. Alors testons notre classificateur. Prédire les données de test
Pour tester le classifieur, nous utilisons les données de test générées à l'étape précédente. ▷Régression logistique et régularisation dans l'exemple de code python ✔️ advancedweb.fr - 【 2022 】. 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 Online
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. Regression logistique python 2. 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.
Regression Logistique Python Project
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. ▷modèle de régression logistique dans l'exemple de code python ✔️ advancedweb.fr - 【 2022 】. 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.
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. Regression logistique python online. 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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