Python でのロジスティック回帰のコーディング
このブログでは、Python でゼロからロジスティック回帰をコーディングする方法を学びます。
コードに入る前に、ロジスティック回帰の背後にある数学を理解し、勾配降下法を使用してモデルをトレーニングしましょう。
ロジスティック回帰 :
このアルゴリズムの名前は、このアルゴリズムで使用するロジスティック関数のため、ロジスティック回帰です。ここでは、入力 (X) と重み/係数を線形に組み合わせて、出力 (y) を生成します。
このモデルの出力は、特定のクラスに属するデータ ポイントの確率として機能する 0 と 1 の間でスケーリングされます。この目的を達成するためにシグモイド関数を使用します。
おい！待って 。
次の手順に従うだけで、その仕組みを学ぶことができます。
- まず、すべての入力がそれぞれの重みで乗算され、合計されます。これを加重合計と呼びます。
3. 次に、次の損失関数を使用して損失を計算します。
重み/係数は、勾配降下法を使用して学習する必要がある次元ベクトルです。次に、これらの重みを学習する方法を見ていきます。
勾配降下:
勾配降下法は、損失関数の勾配を使用して重みを更新する最適化手法です。これを使用して重みを更新する方法を見ていきます。
コードを見せてください:
ロジスティック回帰クラスを実装しました。このコードには正規化が実装されていません。
モデルがどのように学習するかを視覚化するために、いくつかのグラフをプロットしてみましょう。
これですべてです。質問がある場合は、コメントに記入してください。
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