逻辑回归 数据预处理_51CTO博客
一、逻辑回归简述:  回顾线性回归算法,对于给定的一些n维特征(x1,x2,x3,......xn),我们想通过对这些特征进行加权求和汇总的方法来描绘出事物的最终运算结果。从而衍生出我们线性回归的计算公式:      向量化表达式:                       
Alink漫谈(十) :线性回归实现 之 数据预处理 文章目录Alink漫谈(十) :线性回归实现 之 数据预处理0x00 摘要0x01 概念1.1 线性回归1.2 优化模型1.3 损失函数&目标函数1.4 最小二乘法0x02 示例代码0x03 整体概述0x04 基础功能4.1 损失函数4.1.1 导数和偏导数4.1.2 方向导数4.1.3 Hessian矩阵4.1.4 平方损失函数 in
小伙伴们大家好~o( ̄▽ ̄)ブ,我是菜菜,我的开发环境是Jupyter lab,所用的库和版本大家参考:Python Scikit-learn Numpy 1.15.3, Pandas 0.23.4, Matplotlib 3.0.1, SciPy1 sklearn中的数据预处理和特征工程sklearn中包含众多数据预处理和特征工程相关的模块,虽然刚接触sklearn时,大家都会为其中包含的各种算
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背景相比于传统的协同过滤,矩阵分解算法,在推荐系统中逻辑回归(Logistic Regression ,LR)模型能够综合用户信息、物品、上下文等多种不同的特征,效果也会更好。我们知道逻辑回归是一个分类模型,那么自然而然地会将推荐系统问题进行相关的转换,分类过程中会对目标类别有一个打分,然后根据打分结果进行排序得到推荐的结果。选用的正样本可以是用户“点击”的某个商品,用户“观看”的某个视频等等。这
一、逻辑回归简介        在回归分析中,因变量 y 可能有两种情形:(1)y 是一个定量的变量,这时就用通常的回归函数对 y 进行回归;(2)y 是一个定性的变量,比如y=0或1,这时就不能用通常的回归函数进行回归,而是使用所谓的逻辑回归(Logistic Regression)。逻辑回归方法主要应用在研究某些现象发生的概率p ,比如股票涨跌、公司成败
线性回归个人观点:我这里所说的线性回归不完全等同于数学上严格的线性回归,这里的线性回归更偏向于利用学习的手段进行回归。1. 数据预处理这个数据预处理不仅仅用在线性回归模型上,也是其他机器学习乃至深度学习中常用的方法,其最重要的步骤是对数据进行normalization。设输入的原始数据是,经处理后的数据为,则数据预处理的过程可以看作2. 误差项我们可以认为真实值是预测模型对预处理数据的预测结果与
1. 特征处理是什么       通过特定的统计方法(数学方法)将数据转换成算法要求的数据。 这里主要说数值型数据预处理。2. 归一化为什么需要归一化比如上面的案例,三个特征同等重要,当一组特征里面的数据很大,而另一组特征数据很小时,比如在K最近邻算法中通过距离,来判断某个数据属于那一类,(72993-35948)^2 + (
stata做回归前的数据处理学习笔记前言1.浏览资料1.1 查看资料结构1.2 基本统计量1.3 基本图形2.1 更多变量技巧 前言在确定回归之前需要对数据结构进行查看、简单画图查看关系、对数据清理、对离群值进行处理等工作,本次就记录学习此过程中需要使用的命令以及作用。1.浏览资料1.1 查看资料结构des, detail //查看有哪些变量、变量类型、格式和标签(实际中意义不大) ds
预处理数据分析中必不可少的工程!这本书系统总结了预处理的常见任务,言简意赅,255页,全书结构如下:这本书的几大特色:一54道例题,涵盖常见数据预处理技术本书采用问题驱动式结构,先抛出常见预处理任务,引导读者思考如何实现。像这样带着问题学习,可以大大提高学习效果,让理解更深入。(本书例题示例)二3种语言实现对比,把握每种语言的特长分别用SQL、R、Python对比解决相同的案例问题,可以了解各语
标准化:用数据的特征列减去该特征列均值进行中心化,再除以标准差进行缩放1、模型精确度的探究from sklearn.datasets import load_iris #导入鸢尾花数据集 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier #导入k-近邻分类模型 from sklearn.model_selection import train_
一、为什么需要数据预处理?  二、数据预处理的主要任务  (1)数据清理 ——缺失数据 ——如何处理缺失数据?  ——异常数据离群点——回归:让数据适应回归函数来平滑数据——聚类:通过聚类来检测并删除离群点(2)数据转换——数据变换:①类型转换 ②采样 ③标准化 ——属性类别:①连续的 (例:实值:温度,高度
# 使用Spark进行逻辑回归数据处理 ## 引言 逻辑回归(Logistic Regression)是监督学习中的一种重要算法,广泛应用于分类问题。Spark是一个强大的分布式计算框架,能够处理大规模的数据集。本文将介绍如何在Spark中进行逻辑回归数据处理,配合代码示例,让你能更清晰地理解其中的流程。 ## 1. 准备工作 首先,你需要安装Apache Spark和相关库。确保你已
原创 4月前
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相关解释: 没有考虑变量之间相关性,每次筛选都只考虑一个变量(因此不需要归一化);对于有权重的模型,Feature可以Scaling 比如:线性回归、SVM、(BP??)对于没有权重的方法,特征不适合做归一化(标准化)如果对特征做了Feature Scaling 那么 可以结合回归的算法,在特征前加上权重。对于线性模型,特征值差别很大时,比如说LR,我有两个特征,一个是(0,1)的,一个
本节案例是在社交网络上进行汽车销售的推荐。案例数据源文件是Social_Network_Ads.csv,数据文件一共400条数据,前面四列是用户ID(User ID)、性...
原创 2019-06-04 08:40:07
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在人工智能中,进行数据预处理是非常重要的步骤。数据预处理是将原始数据整理,清洗、修正或去除不需要的数据或噪声以及准备数据。下面就让我们来了解一下数据预处理的步骤和相关代码。一、数据预处理的步骤去除噪声在数据中可能会存在噪声、无意义、重复或缺失的数据。为了保证机器学习算法的准确性和可靠性,需要对这些无用数据进行清理和去除。数据转换由于机器学习模型的处理能力有限,因此有些数据类型无法进行处理。这就需要
转载 2023-11-10 20:41:47
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数据蕴含巨大价值,引起了社会各界的高度关注。大数据的来源多种多样,从现实世界中采集的数据大体上都是不完整、不一致的脏数据,无法直接进行数据挖掘和分析,或分析挖掘的结果差强人意。为了提高数据分析挖掘的质量,需要对数据进行预处理数据预处理方法主要包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据消减。1 .数据清洗现实世界的数据常常是不完全的、含噪声的、不一致的。数据清洗过程包括缺失数据处理、噪声数据处理,以
数据预处理 Preprocessing data在transformers中,数据处理的主要工具是文本标记器tokenizer。我们可以使用模型对应的文本标记器类型,也可以直接使用AutoTokenizer自动分类。文本标记器首先会把文本分割成单词、标点符号等,这些被分割的元素叫作token。然后将token转化为数字,使之能被转化为训练用的张量tensor。除此之外,一些特定的文本标记器还会加上
 数据预处理有四个任务,数据清洗、数据集成、数据 变换和数据规约。一、数据清洗1.缺失值处理 处理缺失值分为三类:删除记录、数据补差和不处理数据补插方法: 1. 补插均值/中位数/众数 2. 使用固定值 3. 最近邻补插 4. 回归方法 5. 插值法 插值法介绍: (1)拉格朗日插值法 (2)牛顿插值法 (需要另写,具有承袭性和易于变动节点的特点) (3)Her
处理数据在这里,将介绍如何使用Transformers库来对数据进行处理,我们主要使用的工具是tokenizer。你可以创建一个和模型相关的tokenizer类,或者直接使用AutoTokenizer类。tokenizer是用来把一段文本划分成单词(或者单词的一部分,标点符号等)这些划分以后的到的结果,通常称之为tokens。接下来把这些tokens转换成numbers,这样就可以创建一个tens
逻辑回归_处理不均衡的数据class_weight=“balanced” 参数 根军样本出现的评
原创 2022-07-18 14:51:55
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