पायथन में लॉजिस्टिक रिग्रेशन - सारांश

लॉजिस्टिक रिग्रेशन बाइनरी वर्गीकरण की एक सांख्यिकीय तकनीक है। इस ट्यूटोरियल में, आपने सीखा कि लॉजिस्टिक रिग्रेशन का उपयोग करने के लिए मशीन को कैसे प्रशिक्षित किया जाए। मशीन लर्निंग मॉडल बनाना, सबसे महत्वपूर्ण आवश्यकता डेटा की उपलब्धता है। पर्याप्त और प्रासंगिक डेटा के बिना, आप बस सीखने की मशीन नहीं बना सकते।

आपके पास डेटा होने के बाद, आपका अगला प्रमुख कार्य डेटा को साफ़ करना, अवांछित पंक्तियों, फ़ील्ड्स को समाप्त करना और आपके मॉडल विकास के लिए उपयुक्त फ़ील्ड का चयन करना है। ऐसा करने के बाद, आपको डेटा को उसके प्रशिक्षण के लिए क्लासिफायर द्वारा आवश्यक प्रारूप में मैप करना होगा। इस प्रकार, किसी भी मशीन लर्निंग एप्लिकेशन में डेटा तैयार करना एक प्रमुख कार्य है। एक बार जब आप डेटा के साथ तैयार हो जाते हैं, तो आप एक विशेष प्रकार के क्लासिफायरियर का चयन कर सकते हैं।

इस ट्यूटोरियल में आपने सीखा कि किस तरह से लॉजिस्टिक रिग्रेशन क्लासिफायर का उपयोग किया जाता है sklearnपुस्तकालय। क्लासिफायर को प्रशिक्षित करने के लिए, हम मॉडल के प्रशिक्षण के लिए लगभग 70% डेटा का उपयोग करते हैं। हम परीक्षण के लिए शेष डेटा का उपयोग करते हैं। हम मॉडल की सटीकता का परीक्षण करते हैं। यदि यह स्वीकार्य सीमा के भीतर नहीं है, तो हम सुविधाओं के नए सेट का चयन करने के लिए वापस जाते हैं।

एक बार फिर, डेटा तैयार करने की पूरी प्रक्रिया का पालन करें, मॉडल को प्रशिक्षित करें, और इसका परीक्षण करें, जब तक कि आप इसकी सटीकता से संतुष्ट न हों। किसी भी मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट को लेने से पहले, आपको कई प्रकार की तकनीकों के बारे में जानना और सीखना होगा, जिन्हें अब तक विकसित किया गया है और जिन्हें उद्योग में सफलतापूर्वक लागू किया गया है।