पाइथन में लॉजिस्टिक रिग्रेशन - परिचय
लॉजिस्टिक रिग्रेशन वस्तुओं के वर्गीकरण का एक सांख्यिकीय तरीका है। यह अध्याय कुछ उदाहरणों की मदद से लॉजिस्टिक प्रतिगमन का परिचय देगा।
वर्गीकरण
लॉजिस्टिक रिग्रेशन को समझने के लिए, आपको पता होना चाहिए कि वर्गीकरण का क्या मतलब है। आइए इसे बेहतर समझने के लिए निम्नलिखित उदाहरणों पर विचार करें -
- एक डॉक्टर ट्यूमर को घातक या सौम्य के रूप में वर्गीकृत करता है।
- एक बैंक लेनदेन धोखाधड़ी या वास्तविक हो सकता है।
कई वर्षों से, मनुष्य ऐसे कार्य करते रहे हैं - भले ही वे त्रुटिपूर्ण हों। सवाल यह है कि क्या हम अपने लिए बेहतर सटीकता के साथ इन कार्यों को करने के लिए मशीनों को प्रशिक्षित कर सकते हैं?
वर्गीकरण करने वाली मशीन का एक ऐसा उदाहरण ईमेल है Clientआपकी मशीन पर जो हर आने वाले मेल को "स्पैम" या "स्पैम नहीं" के रूप में वर्गीकृत करता है और यह इसे काफी बड़ी सटीकता के साथ करता है। ईमेल क्लाइंट में लॉजिस्टिक रिग्रेशन की सांख्यिकीय तकनीक को सफलतापूर्वक लागू किया गया है। इस मामले में, हमने वर्गीकरण समस्या को हल करने के लिए हमारी मशीन को प्रशिक्षित किया है।
लॉजिस्टिक रिग्रेशन इस तरह के बाइनरी वर्गीकरण समस्या को हल करने के लिए इस्तेमाल की जाने वाली मशीन लर्निंग का सिर्फ एक हिस्सा है। कई अन्य मशीन सीखने की तकनीकें हैं जो पहले से ही विकसित हैं और अन्य प्रकार की समस्याओं को हल करने के लिए अभ्यास में हैं।
यदि आपने नोट किया है, तो उपरोक्त सभी उदाहरणों में, पूर्वानुमान के परिणाम में केवल दो मूल्य हैं - हां या नहीं। हम इन्हें कक्षाओं के रूप में कहते हैं - इसलिए जैसा कि हम कहते हैं कि हमारा क्लासिफायर ऑब्जेक्ट को दो वर्गों में वर्गीकृत करता है। तकनीकी शब्दों में, हम कह सकते हैं कि परिणाम या लक्ष्य चर प्रकृति में द्विभाजित है।
अन्य वर्गीकरण समस्याएं हैं जिनमें आउटपुट को दो से अधिक वर्गों में वर्गीकृत किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, फलों से भरी टोकरी को देखते हुए, आपको विभिन्न प्रकार के फलों को अलग करने के लिए कहा जाता है। अब, टोकरी में संतरे, सेब, आम आदि हो सकते हैं। इसलिए जब आप फलों को अलग करते हैं, तो आप उन्हें दो से अधिक वर्गों में अलग करते हैं। यह एक बहुभिन्नरूपी वर्गीकरण समस्या है।