Logistische Regressionsanalyse Selbst erstellt mit Python

Einführung

Ich werde ab heute mein Bestes geben und 100 aufeinanderfolgende Tage anstreben, und ich werde etwas in Python implementieren. Ich dachte, wenn ich jeden Tag auch nur einen machen könnte, könnte ich wachsen. Zuerst wird es implementiert, während ich Udemys Kurs beobachte, also werde ich den Wert ein wenig ändern und ihn mit ein wenig Einfallsreichtum veröffentlichen. ~~ In 100 Tagen ein wachsendes Krokodil anstreben ... ~~

Erster Tag

Logistische Rückgabe

Das logistische Regressionsmodell ist ein Modell, dessen Hauptzweck die Klassifizierung ist. Erraten Sie die Plausibilität der Wahrscheinlichkeit anhand numerischer Werte. Wir werden die Methode mit dem steilsten Abstieg verwenden, um die Wahrscheinlichkeitsfunktion zu maximieren.

Was zu implementieren

In Bezug auf Udemys Schulung für Ingenieure für künstliche Intelligenz / Maschinelles Lernen Wir werden etwas implementieren, das anhand des Konsums von Tabak und Alkohol klassifiziert, ob es sich um eine Lebensstilkrankheit handelt oder nicht.

Richtlinien

Unter Verwendung der Chancen für gesunde Menschen erstellen wir eine Funktion eines synergistischen Risikomodells, aus dem wir eine Sigmoidfunktion ableiten, um das Modell zu erstellen. Sigmaid-Funktion: 1/1 + e ^ -x "Zielfunktion: x = β0 + β1 * x1 + β2 * x2"

Code

Klicken Sie hier für den aktuellen Code day1.py

Tag 1 Eindruck

Ich denke, der erste Tag wird am längsten dauern. Ich werde mein Bestes geben, ohne mich entmutigen zu lassen. Danke für Ihre Unterstützung.

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