【深度之眼】八：分类 —— 从疝气病症预测病马的死亡率【逻辑回归】

原创 已于 2023-02-17 17:14:44 修改 · 250 阅读 · 0 ·
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#逻辑回归 #算法

于 2023-02-14 15:42:14 首次发布
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机器学习实战之Logistic回归（四）从疝气病症状预测病马的死亡率（含数据集）
weixin_45814668的博客
05-14 5330
Logistic回归（三）从疝气病症状预测病马的死亡率（含数据集）准备准备数据：处理数据中的缺失值训练算法：使用优化算法，找到最佳系数测试算法：用Logistic回归进行分类 转载请注明作者和出处：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_45814668 微信公众号：qiongjian0427 知乎：https://www.zhihu.com/people/qiongjian0427 Github：https://github.com/qiongjian/Machine-learning/
从疝气病病症预测病马的死亡率（逻辑回归）
King
04-22 2108
使用Logistic回归来预测患有疝气病的马的存活问题
从疝气病症预测病马的死亡率的测试数据集
04-25
机器学习（7）——Logistic回归（从疝气病症预测病马的死亡率）
qq_28810395的博客
09-01 3970
转载请注明作者和出处：https://blog.youkuaiyun.com/qq_28810395 Python版本： Python3.x 运行平台： Windows 10 IDE： Pycharm profession 2019 如有需要数据集或整个工程文件的可以关注Stefan0704回复Logistic回归 一、前言   我们日常生活中不能避免的要遇到很多最优化问题，比如以最小工作量却获得最大利益？如何在最短时间内从A点到B点？如何设计发动机使得油耗最小而功率最大?由此解决这些问题含有重要意义，也有现实需.
【Python机器学习】Logistic回归——从疝气病症预测病马的死亡率
最新发布
weixin_39407597的博客
08-01 1711
数据中的缺失值是个非常棘手的问题
逻辑回归实战：从疝气病症预测病马的死亡率
多选参数
03-06 2319
下面使用Logistic回归来预测患有疝病的马的存活问题，数据集中包含了368个样本和28个特征。数据集中包含了医院检测马疝病的一些指标，有的指标比较主观，有的指标难以测量，例如马的疼痛...
从疝气病症预测病马的死亡率-数据集
03-27
这个名为“从疝气病症预测病马的死亡率”的数据集显然专注于医疗诊断和预测模型的建立。疝气，也称为马肠绞痛，是一种马匹常见的疾病，可能危及马的生命。通过分析这种病症的数据，我们可以构建预测模型来帮助兽医和...
疝气症预测病马死亡率
04-23
"疝气症预测病马死亡率"项目提供了一个实用的例子，展示了这种统计方法在兽医学领域的应用。 首先，Logistic回归是一种广义线性回归，适用于处理二分类问题，即输出结果只有两种可能的情况，例如本例中的“病马存活...
机器学习，使用sklearn逻辑回归算法从疝气病症预测病马的死亡率【horseColicTest.txt】
01-18
使用逻辑回归算法预测患有疝病的马的死亡率，该数据包含368个样本和28个特征，要求底层算法实现及使用sklearn库。
Logistic回归实战---疝气病症预测病马的死亡率
yxn4065的博客
11-15 2871
使用Logistic回归来预测患疝气病的马的存活问题(从疝气病症预测病马的死亡率)
《机器学习实战》Logisic回归算法（2）之从疝气病症预测病马的死亡率
weixin_34087307的博客
04-25 601
===================================================================== 《机器学习实战》系列博客是博主阅读《机器学习实战》这本书的笔记也包含一些其他python实现的机器学习算法 算法实现...
逻辑回归实例：从疝气病预测病马的死亡率
马行处的博客
07-18 5447
    先了解大致模型建立的流程，接下来我会弄一些算法的原理及梯度上升的对比： 数据有三部分： 梯度算法公式：   附完整版代码：   from numpy import * import numpy as np def loadDataSet():     dataMat = [];     labelMat = []     fr = open('D...
机器学习实战：逻辑回归(2)-从疝气病症预测病马的死亡率
记录学习历程
01-17 2102
1.准备数据：处理数据中的缺失值 可选的做法： 使用可用特征的均值来填补缺失值； 使用特殊值来填补缺失值，如-1； 忽略有缺失值的样本； 使用相似样本的均值添补缺失值； 使用另外的机器学习算法预测缺失值。 我们对要用的数据集进行预处理： 选择实数0来替换所有的缺失值。 因为更新时不会影响系数。回归系数的更新公式如下： 如果dataMatrix的某特征对应值为0，那么该特征的系数将不做更新，即： weights=weights 同时，由于s...
《机器学习实战》学习笔记（四）之Logistic（下）Logistic回归实战之预测病马死亡率及使用Sklearn构建Logistic回归分类器
不忘初心~
12-20 2242
转载请注明作者和出处：http://blog.youkuaiyun.com/john_bh/ 运行平台： Windows Python版本： Python3.6 IDE： Sublime text3 一从疝气病症状预测病马的死亡率 1 实战背景 2 准备数据处理数据中的缺失值 3 预测算法使用Logistic回归进行分类 二使用Sklearn构建Logistic回归分类器 1 Logis
机器学习实战：逻辑回归示例----从疝气病症预测病马的死亡率
zqzwzd的博客
04-15 2010
1. 准备数据：处理缺失值 2. 逻辑回归算法： 算法来自：机器学习实战：逻辑回归 Logistic Regression def stocGradAscent1(dataMatrix,classLabels,numIter=150): m,n=np.shape(dataMatrix) weights=np.ones(n) for j in range(nu...
示例：从疝气病症预测病马的死亡率
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08-02 3930
准备数据：处理数据中的缺失值 当数据丢失时，给出了一些方法来解决这个问题。 1、使用可用特征的均值来填补缺失值； 2、使用特殊值来填补缺失值，如-1； 3、忽略有缺失值的样本； 4、使用相似样本的均值填补缺失值； 5、使用另外的机器学习算法预测缺失值。 在预处理阶段做两件事： 第一，所有的缺失值必须用一个实数值来替代，因为我们使用Numpy数据类型不允许包含缺失值。这里选择实数0来...
Logistic回归示例：从疝气病预测病马的死亡率
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02-24 2500
目录 准备数据：处理数据中的缺失值 测试算法：用Logistic回归进行分类 疝气病是描述马胃肠痛的术语。然而这种病并不一定源自马的肠胃问题，其他问题也可能引发马疝病。 此外，除了部分指标主观和难以测量外，该数据还存在一个问题，数据集中的30%的值是缺失的。 准备数据：处理数据中的缺失值 有时候数据相当昂贵，扔掉和重新获取都是不可取的，所以必须采用一些方法来解决这个问题： 使用可用可...
机器学习算法四——Logistic回归（2）（示例：从疝气病症预测病马的死亡率）
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示例：从疝气病症预测病马的死亡率 数据包含368个样本和28个特征。疝病是描述马胃肠痛的术语。然而，这种病不一定源自马的胃肠问题，其他问题也可能引发马疝病。 该数据集中包含了医院检测马疝病的一些指标，**有的指标比较主观，有的指标难以测量，例如马的疼痛级别。**除此之外，还存在一个问题，数据集中有30%的值是缺失的。 下面将首先介绍如何处理数据集中的数据缺失问题，然后再利用Logistic回归和随...
《机器学习实战》第5章课后题——从疝气病症预测病马的死亡率
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07-29 1027
完全忘记之前是怎么写的了，而且这章对数学的要求比较高，看了半天才有所了解，还不一定能自己推导出来公式 Logistic回归算法优点：对计算代价不高（没有太多的运算）易于理解和实现（对于代码的确好敲，但是要实现公式推导不好实现）。缺点：容易欠拟合（因为weight是根据X向量的值所产生的，X向量万一变化很大，weight有可能变化的比X慢的多，所以点与模拟曲线差距会变大）分类京都可能不高（由这题结...
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