이 블로그에서는 파이썬으로 로지스틱 회귀를 처음부터 코딩하는 방법을 배웁니다.

코드로 들어가기 전에 로지스틱 회귀 뒤에 있는 수학을 이해하고 그래디언트 디센트 를 사용하여 모델을 훈련 합시다 .

로지스틱 회귀:

이 알고리즘의 이름은 이 알고리즘에서 사용하는 로지스틱 함수 때문에 로지스틱 회귀입니다. 여기에서 입력(X)과 가중치/계수를 선형으로 결합하여 출력(y)을 제공합니다.

이 모델의 출력은 특정 클래스에 속하는 데이터 포인트의 확률로 작용하는 0과 1 사이에서 조정됩니다. 이 목적을 달성하기 위해 시그모이드 함수를 사용합니다.

여기요! 기다리다 .

다음 단계를 따르기만 하면 작동 방식을 배우게 됩니다.

1. 우선 모든 입력에 각각의 가중치를 곱하고 합산하여 이를 가중치 합 이라고 합니다.

3. 그런 다음 다음 손실 함수를 사용하여 손실을 계산합니다.

가중치/계수는 경사하강법을 사용하여 배워야 하는 차원 벡터입니다. 이제 우리는 그 가중치를 배우는 방법을 볼 것입니다.

경사하강법:

기울기 하강법은 손실 함수의 기울기를 사용하여 가중치를 업데이트하는 최적화 기술입니다. 이제 이것을 사용하여 가중치를 업데이트하는 방법을 살펴보겠습니다.

코드를 보여주세요:

로지스틱 회귀 클래스를 구현했습니다. 이 코드에는 정규화가 구현되어 있지 않습니다.

모델이 학습하는 방법을 시각화하기 위해 몇 가지 그래프를 그려 보겠습니다.

지금은 이것이 전부입니다. 질문이 있으면 의견에 작성하십시오.

초보자이고 보정 이 무엇인지 알고 싶다면 이 블로그 를 참조하십시오 .

기계 학습의 교정