Regressione logistica di codifica in Python
In questo blog imparerai come programmare la regressione logistica da zero in Python.
Prima di entrare nel codice, comprendiamo la matematica alla base della regressione logistica e addestramo il modello utilizzando la discesa del gradiente .
Regressione logistica :
Il nome di questo algoritmo è regressione logistica a causa della funzione logistica che utilizziamo in questo algoritmo. In questo combiniamo linearmente gli input (X) e i pesi/coefficienti per fornire l'output (y).
L'output di questo modello è scalato tra 0 e 1 che funge da probabilità del punto dati appartenente a una particolare classe. Usiamo la funzione sigmoidea per raggiungere questo obiettivo.
Ehi! Attesa .
Segui i seguenti passaggi e imparerai come funziona.
- Per prima cosa si moltiplicano tutti gli input con i rispettivi pesi e si sommano e chiamiamo questa somma pesata .
3. Quindi calcoliamo la perdita utilizzando la seguente funzione di perdita.
I pesi/coefficienti è un vettore dimensionale che dobbiamo imparare usando la discesa del gradiente. Ora vedremo come imparare quei pesi.
Discesa graduale:
La discesa del gradiente è la tecnica di ottimizzazione in cui utilizziamo il gradiente della funzione di perdita per aggiornare i nostri pesi. Ora vedremo come aggiornare i pesi usando questo.
Mostrami il codice:
Ho implementato la classe di regressione logistica. Questo codice non ha la regolarizzazione implementata.
Tracciamo alcuni grafici per visualizzare come apprende il modello.
Questo è tutto per ora. Se hai domande, allora scrivi nei commenti.
Se sei un principiante e volevi sapere cos'è la calibrazione , consulta questo blog .
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