Hồi quy logistic trong Python - Tóm tắt

Hồi quy logistic là một kỹ thuật thống kê của phân loại nhị phân. Trong hướng dẫn này, bạn đã học cách huấn luyện máy sử dụng hồi quy logistic. Tạo mô hình học máy, yêu cầu quan trọng nhất là tính sẵn có của dữ liệu. Nếu không có dữ liệu phù hợp và đầy đủ, bạn không thể đơn giản làm cho máy học.

Khi bạn có dữ liệu, nhiệm vụ chính tiếp theo của bạn là làm sạch dữ liệu, loại bỏ các hàng, trường không mong muốn và chọn các trường thích hợp để phát triển mô hình của bạn. Sau khi hoàn thành việc này, bạn cần ánh xạ dữ liệu sang định dạng mà bộ phân loại yêu cầu để đào tạo. Vì vậy, chuẩn bị dữ liệu là một nhiệm vụ chính trong bất kỳ ứng dụng học máy nào. Khi bạn đã sẵn sàng với dữ liệu, bạn có thể chọn một loại phân loại cụ thể.

Trong hướng dẫn này, bạn đã học cách sử dụng bộ phân loại hồi quy logistic được cung cấp trong sklearnthư viện. Để huấn luyện bộ phân loại, chúng tôi sử dụng khoảng 70% dữ liệu để huấn luyện mô hình. Chúng tôi sử dụng phần còn lại của dữ liệu để thử nghiệm. Chúng tôi kiểm tra độ chính xác của mô hình. Nếu điều này không nằm trong giới hạn có thể chấp nhận được, chúng tôi quay lại chọn bộ tính năng mới.

Một lần nữa, hãy theo dõi toàn bộ quá trình chuẩn bị dữ liệu, đào tạo mô hình và kiểm tra nó, cho đến khi bạn hài lòng với độ chính xác của nó. Trước khi thực hiện bất kỳ dự án học máy nào, bạn phải học và tiếp xúc với nhiều loại kỹ thuật đã được phát triển cho đến nay và đã được áp dụng thành công trong ngành.