Analyse de régression logistique Self-made avec python

introduction

Je ferai de mon mieux à partir d'aujourd'hui, en visant 100 jours consécutifs, et je mettrai en œuvre quelque chose en python. Je pensais que si je pouvais en faire un tous les jours, je pourrais grandir. Dans un premier temps, il sera implémenté en regardant le cours d'Udemy, donc je vais changer un peu la valeur et la publier avec un peu d'ingéniosité. ~~ Viser un crocodile en croissance dans 100 jours ... ~~

Premier jour

Retour logistique

Le modèle de régression logistique est un modèle dont l'objectif principal est la classification. Devinez la plausibilité de la vraisemblance à partir de valeurs numériques, Nous utiliserons la méthode de descente la plus raide pour maximiser la fonction de vraisemblance.

Que mettre en œuvre

En référence au [cours de formation d'ingénieur en intelligence artificielle / apprentissage machine] d'Udemy (https://www.udemy.com/course/machine-learning-3algo/) Nous mettrons en œuvre quelque chose qui classifie s'il s'agit ou non d'une maladie liée au mode de vie en fonction de la consommation de tabac et d'alcool.

Des lignes directrices

En utilisant les cotes pour les personnes en bonne santé, nous créons une fonction d'un modèle synergique de risque, à partir duquel nous dérivons une fonction sigmoïde pour construire le modèle. Fonction Sigmaid: 1/1 + e ^ -x Fonction cible: x = β0 + β1 * x1 + β2 * x2

code

Cliquez ici pour le code réel day1.py

Impression du jour 1

Je pense que le premier jour prendra le plus de temps. Je ferai de mon mieux sans me décourager. Merci pour votre soutien.

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