MLlib中逻辑回归计算features的score代码

最新推荐文章于 2022-12-15 08:31:51 发布
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分类专栏： 机器学习
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      val intercept = model.intercept
      val margin = dot(model.weights, features) + intercept
      val score = 1.0 / (1.0 + math.exp(-margin))

在源码里面默认的是如果score>0.5,则返回的label是1,否则是0

回归模型的score得分为负_逻辑回归评分卡实现和评估
weixin_31235909的博客
01-08 995
逻辑回归评分卡实现和评估 上一节讲得是模型评估，主要有ROC曲线、KS曲线、学习曲线和混淆矩阵。今天学习如何实现评分卡和对评分卡进行评估。 　首先，要了解评分卡是如何从概率映射到评分的，这个之前写过评分卡映射的逻辑。一定要看，明白概率如何映射到评分的以及每个变量的得分如何计算。附上评分卡映射的代码。结合逻辑回归评分卡映射的原理才能看懂代码。from sklearn.linear_model imp...
Spark机器学习中的常用算法特征重要性筛选FeatureScore
Buevara的博客
08-06 2889
1 logisticRegression 2 randomforest 3 xgboost https://stackoverflow.com/questions/62769574/spark-xgboost4j-how-to-get-feature-importance https://cloud.tencent.com/developer/ask/216071
Spark mllib 逻辑回归
易水寒
07-15 829
逻辑回归逻辑回归其实是一个分类算法而不是回归算法。通常是利用已知的自变量来预测一个离散型因变量的值（像二进制值0/1，是/否，真/假）。简单来说，它就是通过拟合一个逻辑函数（logit fuction）来预测一个事件发生的概率。所以它预测的是一个概率值，自然，它的输出值应该在0到1之间。 假设你的一个朋友让你回答一道题。可能的结果只有两种：你答对了或没有答对。为了研究你最擅长的题目领域，你做了各种...
tianchi O2O: xgb_feature_score-数据集
03-05
暂无描述 xgb_feature_score.csv
特征选择
张伟的专栏
08-09 2421
特征选择   作者 jacksu在简书 关注 2017.08.09 00:18 字数 1252 阅读 255评论 1喜欢 2 一个基本的数据挖掘场景如下： 数据挖掘.jpg 从上面的数据挖掘场景可知，当数据预处理完成后，我们需要选择有意义的特征，输入机器学习的算法模型进行训练。通常来说，从两个方面考虑来选择特征： 特征是否发散：如果
PySpark MLlib：逻辑回归模型训练过程（训练、评估、编解码、保存、读取）
AcWare 学习笔记
12-15 1099
模型训练流程一、引入 Spark 环境二、设置模型评估方法三、读取/修改 数据四、编码、合并列五、模型训练逻辑回归朴素贝叶斯六、模型保存七、读取模型测试数据 没有做训练测试集划分，直接全量训练，全量测试 一、引入 Spark 环境 from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.master("local[*]").getOrCreate() 二、设置模型评估方法 # 评估 from pyspark.ml.evaluati
Spark-MLlib的快速使用之六（回归分析之逻辑回归）
tbb_1984的博客
11-16 505
（1）算法描述 逻辑回归（Logistic Regression）是用于处理因变量为分类变量的回归问题，常见的是二分类或二项分布问题，也可以处理多分类问题，它实际上是属于一种分类方法 （2）测试数据 1 1:-0.222222 2:0.5 3:-0.762712 4:-0.833333 1 1:-0.555556 2:0.25 3:-0.864407 4:-0.916667 1 1:-0...
机器学习系列(3)_逻辑回归应用之Kaggle泰坦尼克之灾
热门推荐
寒小阳
11-12 43万+
f作者： 寒小阳 &&龙心尘 时间：2015年10月。 出处： 声明：版权所有，转载请注明出处，谢谢。手把手机器学习之逻辑回归应用——Kaggle泰坦尼克之灾1.引言先说一句，年末双十一什么的一来，真是非(mang)常(cheng)欢(gou)乐(le)！然后push自己抽出时间来写这篇blog的原因也非常简单： 写完前两篇逻辑回归的介绍和各个角度理解之后，小伙伴们纷纷表示『好像很高级的样纸，
Spark MLlib回归算法------线性回归、逻辑回归、SVM和ALS
07-08 1336
Spark MLlib回归算法------线性回归、逻辑回归、SVM和ALS   1、线性回归： （1）模型的建立： 回归正则化方法（Lasso，Ridge和ElasticNet）在高维和数据集变量之间多重共线性情况下运行良好。   数学上，ElasticNet被定义为L1和L2正则化项的凸组合： 通过适当设置α，ElasticNet包含L1和L2正则化作为特殊情况。例如，如果用参数α设置为1来
spark mllib源码分析之逻辑回归弹性网络ElasticNet（一）
snaillup的博客
08-03 3793
我们将介绍spark在ml包中封装的逻辑回归Elastic Net，通过配置可以灵活的同时使用L1和L2，或者其一，同时根据正则化选择使用L-BFGS或OWLQN优化。本文是其中的第一篇，介绍模型训练，预测中使用的一些辅助类。
机器学习——逻辑回归(Logistic Regression)
Z__XY_的博客
11-25 1004
逻辑回归用于二分类问题，用于判断一个离散性的特征得到的标签类型的概率。 ,   被称为sigmoid函数，Logistic Regression 算法是将线性函数的结果映射到了sigmoid函数中。sigmoid的函数图形如下： 我们可以看到，sigmoid的函数输出是介于（0，1）之间，中间值是0.5。所以我们可以用sigmoid函数来表示样本数据的概率密度。 1.读取数据 ...
机器学习 笔记03——逻辑回归 + 分类问题评估指标：精确率、召回率、F1-score、AUC指标
S1406793的博客
11-06 4835
solver可选参数：{'liblinear', 'sag', 'saga', 'newton-cg', 'lbfgs'}默认 'liblinear' ：用于优化问题的算法。对于小数据集来说，'liblinear' 是个不错的选择。而'sag'和'saga'对于大数据集会更快。对于多分类问题，只有'newton-cg', 'sag' 和’lbfgs‘可以处理多项损失，'liblinear'仅限于'one-versus-rest'分类。penalty：正则化种类，默认L2正则化。
API解析------------在逻辑回归中predict()与score()的用法
data_curd的博客
01-13 2579
# LogisticRegression是导sklearn包 from sklearn.linear_model import LogisticRegression # 在逻辑回归中，先创建LR模型对象，之后再给模型对象传入数据进行分类 estimator = LogisticRegression(solver='liblinear', penalty='l2', C =0.5) # 传入的参数是测试的样本数据，返回结果概率，是1或者是0，属于二分类问题 y_predict=estimator.pred
sklearn 线性回归_逻辑回归分析
weixin_39725844的博客
11-20 327
逻辑回归分析概述在实际的数据挖掘中，站在预测类问题的角度来看，除了需要预测连续型的因变量，还需要预判离散型的因变量。对于连续性变量的预测，例如，如何根据产品的市场价格、广告力度、销售渠道等因素预测利润的高低、基于患者的各种身体指标预测其病症的发展趋势等，基本上可以借助于多元线性回归模型、零回归模型或LASSO回归模型来解决；而对于离散型变量的判别，例如，某件商品在接下来的1个月内是否被销售、根据人...
逻辑回归模型的评估方法
hanphy的专栏
07-14 2万+
从Weka工具跑回归模型可以看到评估的输出，怎么解读自行脑补过，大概明白了些。翠花，上截图！我们普通人最直接的理解是正确率吧。应该对应到Correctly Classified Instances比例（正确分类了的实例）。 在上图中，总实例数1000，正确分类了963，*正确率*96.3% 。TP、FP、FN、TN 但一两个数往往说明不了问题，专业人士们，会看真的、被分对、真的、被分错、假的、被
机器学习之逻辑回归（四）：逻辑回归（分类模型）如何评估？——精准率、召回率、F1-score、分类评估报告、绘制ROC曲线、计算AUC指标
汪雯琦的博客
02-27 4924
逻辑回归需要掌握的知识点 知道逻辑回归的损失函数 知道逻辑回归的优化方法 知道sigmoid函数 知道逻辑回归的应用场景 应用LogisticRegression实现逻辑回归预测 知道精确率、召回率指标的区别 知道如何解决样本不均衡情况下的评估 了解ROC曲线的意义说明AUC指标大小 应用classification_report实现精确率、召回率计算 应用roc_auc_score实现指标计...
逻辑回归及其评价指标——自学第九篇
yh_1021的博客
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1、 逻辑回归 损失函数为：▽J(θ)=1m⋅XbT⋅(σ(Xbθ−y))\bigtriangledown J\left ( \theta \right )=\frac{1}{m}\cdot X_{b}^{T}\cdot \left ( \sigma \left ( X_{b}\theta -y \right ) \right )▽J(θ)=m1​⋅XbT​⋅(σ(Xb​θ−y)) ...
逻辑回归算法原理及Spark MLlib调用实例（Scala/Java/python）
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12-01 1万+
逻辑回归 算法原理：         逻辑回归是一个流行的二分类问题预测方法。它是Generalized Linear models 的一个特殊应用以预测结果概率。它是一个线性模型如下列方程所示，其中损失函数为逻辑损失：           对于二分类问题，算法产出一个二值逻辑回归模型。给定一个新数据，由x表示，则模型通过下列逻辑方程来预测：           其
cs231n学习笔记-CNN-目标检测、定位、分割
MyArrow的专栏
07-11 5万+
1. 基本概念 1）CNN：Convolutional Neural Networks  2） 2. CNN基本知识 2.1 CNN的卷积流程  1）Activations maps的个数与Filter的个数一致。 2）输入层与Filter、Padding、Stride、参数和输出层的关系
使用SCALA语言，用NR算法实现分布式逻辑回归
03-31
首先需要导入相关的库： ```scala import org.apache.spark.mllib.classification.LogisticRegressionModel import org.apache.spark.mllib.classification.LogisticRegressionWithSGD import org.apache.spark.mllib.evaluation.BinaryClassificationMetrics import org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} ``` 接下来是实现逻辑回归的主要代码： ```scala object DistributedLogisticRegression { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setAppName("DistributedLogisticRegression") val sc = new SparkContext(conf) // 加载数据集 val data = sc.textFile("data/mllib/sample_svm_data.txt") val parsedData = data.map { line => val parts = line.split(' ') LabeledPoint(parts(0).toDouble, org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors.dense(parts.tail.map(_.toDouble))) }.cache() // 将数据集分为训练集和测试集 val splits = parsedData.randomSplit(Array(0.6, 0.4), seed = 11L) val training = splits(0).cache() val test = splits(1) // 运行逻辑回归算法 val numIterations = 100 val model = LogisticRegressionWithSGD.train(training, numIterations) // 对测试集进行预测 val predictionAndLabels = test.map { case LabeledPoint(label, features) => val prediction = model.predict(features) (prediction, label) } // 计算模型的准确率、精确率、召回率、F1值 val metrics = new BinaryClassificationMetrics(predictionAndLabels) val accuracy = predictionAndLabels.filter(r => r._1 == r._2).count.toDouble / test.count val precision = metrics.precisionByThreshold.take(1)(0)._2 val recall = metrics.recallByThreshold.take(1)(0)._2 val f1Score = metrics.fMeasureByThreshold.take(1)(0)._2 // 输出结果 println(s"Accuracy = $accuracy") println(s"Precision = $precision") println(s"Recall = $recall") println(s"F1 Score = $f1Score") // 保存模型 model.save(sc, "model/distributedLogisticRegressionModel") val sameModel = LogisticRegressionModel.load(sc, "model/distributedLogisticRegressionModel") sc.stop() } } ``` 首先，我们加载数据集并将其转换为LabeledPoint类型。然后，我们将数据集拆分为训练集和测试集，并运行逻辑回归算法。然后，我们对测试集进行预测，并计算模型的准确率、精确率、召回率和F1值。最后，我们将模型保存到本地磁盘并加载它。 注意，这里使用了Spark的机器学习库中的LogisticRegressionWithSGD类来实现逻辑回归。该类使用的是随机梯度下降算法。如果需要使用牛顿法实现逻辑回归，可以使用LogisticRegressionWithLBFGS类。 此外，如果需要使用正则化来避免过拟合，可以使用LogisticRegressionWithSGD类的setRegParam方法来设置正则化参数。
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