Skip to Main Content
Uczenie maszynowe w Pythonie
book

Uczenie maszynowe w Pythonie

by Chris Albon
March 2019
Intermediate to advanced content levelIntermediate to advanced
344 pages
9h 41m
Polish
Helion
Content preview from Uczenie maszynowe w Pythonie

Rozdział 16. Regresja logistyczna

16.0. Wprowadzenie

Pomimo nazwy regresja logistyczna to w rzeczywistości dość powszechnie używana technika klasyfikacji. Regresja logistyczna i jej rozszerzenia, na przykład wielomianowa regresja logistyczna, pozwalają prognozować prawdopodobieństwo tego, że obserwacja zalicza się do danej klasy, za pomocą prostego i doskonale znanego podejścia. W rozdziale pokażę, jak przy użyciu biblioteki scikit-learn wytrenować różne klasyfikatory.

16.1. Trenowanie klasyfikatora binarnego

Problem

Musisz wytrenować prosty model klasyfikatora.

Rozwiązanie

Wytrenuj regresję logistyczną, używając oferowanej przez bibliotekę scikit-learn klasy LogisticRegression.

# Wczytanie bibliotek.
from sklearn.linear_model import LogisticRegression ...
Become an O’Reilly member and get unlimited access to this title plus top books and audiobooks from O’Reilly and nearly 200 top publishers, thousands of courses curated by job role, 150+ live events each month,
and much more.
Start your free trial

You might also like

Uczenie maszynowe w Pythonie

Uczenie maszynowe w Pythonie

Matt Harrison
Uczenie maszynowe dla programistów

Uczenie maszynowe dla programistów

Drew Conway, John Myles White

Publisher Resources

ISBN: 9781098125264