Pythonでのロジスティック回帰-まとめ

ロジスティック回帰は、二項分類の統計的手法です。このチュートリアルでは、ロジスティック回帰を使用するようにマシンをトレーニングする方法を学習しました。機械学習モデルを作成する場合、最も重要な要件はデータの可用性です。適切で関連性のあるデータがなければ、単に機械に学習させることはできません。

データを取得したら、次の主要なタスクは、データをクレンジングして不要な行やフィールドを削除し、モデル開発に適切なフィールドを選択することです。これが完了したら、データを分類器がトレーニングに必要な形式にマッピングする必要があります。したがって、データの準備は、あらゆる機械学習アプリケーションの主要なタスクです。データの準備ができたら、特定のタイプの分類子を選択できます。

このチュートリアルでは、で提供されているロジスティック回帰分類器の使用方法を学習しました。 sklearn図書館。分類器をトレーニングするために、モデルのトレーニングにデータの約70％を使用します。残りのデータはテストに使用します。モデルの精度をテストします。これが許容範囲内にない場合は、新しい機能セットの選択に戻ります。

繰り返しになりますが、データを準備するプロセス全体に従い、モデルをトレーニングして、精度に満足するまでテストします。機械学習プロジェクトに取り組む前に、これまでに開発され、業界で成功裏に適用されているさまざまな技術を学び、それらに触れる必要があります。