Codage de la régression logistique en Python
Dans ce blog, vous apprendrez à coder la régression logistique à partir de zéro en python.
Avant d'entrer dans le code, comprenons les mathématiques derrière la régression logistique et entraînons le modèle à l'aide de la descente de gradient .
Régression logistique :
Le nom de cet algorithme est régression logistique en raison de la fonction logistique que nous utilisons dans cet algorithme. En cela, nous combinons linéairement les entrées (X) et les poids/coefficients pour donner la sortie (y).
La sortie de ce modèle est mise à l'échelle entre 0 et 1, ce qui agit comme la probabilité que le point de données appartienne à une classe particulière. Nous utilisons la fonction sigmoïde pour atteindre cet objectif.
Hé! Attendre .
Suivez simplement les étapes suivantes et vous apprendrez comment cela fonctionne.
- Tout d'abord, toutes les entrées sont multipliées par leurs poids respectifs et sont additionnées et nous appelons cette somme pondérée .
3. Ensuite, nous calculons la perte en utilisant la fonction de perte suivante .
Les poids/coefficients sont un vecteur dimensionnel que nous devons apprendre en utilisant la descente de gradient. Nous allons maintenant voir comment apprendre ces poids.
Descente graduelle:
La descente de gradient est la technique d'optimisation dans laquelle nous utilisons le gradient de la fonction de perte pour mettre à jour nos poids. Nous allons maintenant voir comment mettre à jour les poids à l'aide de ceci.
Montrez-moi le code :
J'ai implémenté la classe de régression logistique. Ce code n'a pas de régularisation implémentée.
Traçons quelques graphiques pour visualiser comment le modèle apprend.
C'est tout pour l'instant. Si vous avez des questions, écrivez dans les commentaires.
Si vous êtes débutant et que vous vouliez savoir ce qu'est le calibrage alors passez par ce blog .
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