##逻辑回归/模型的保存与加载

最新推荐文章于 2025-02-02 20:15:55 发布
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本文探讨了模型的保存与加载方法，深入解析逻辑回归中的C正则化惩罚力度调整，以及标准化在回归与分类问题中的应用差异。

模型的保存与加载

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逻辑回归

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C 正则化惩罚力度
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ps:回归问题进行标准化的时候，目标值y也需要标准化，分类问题的时候，目标值y不需要标准化

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先验概率：需要从历史数据中得到概率信息

lijingmaocs1
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介绍了逻辑回归这个解决二分类模型的判别模型，用癌症分类问题进行了案例分析，温习了估计其流程以及召回率。并最后阐明了模型的优缺点以及与朴素贝叶斯这个生成模型的区别。
机器学习_逻辑回归、聚类分析、模型调用与保存
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一、模型的加载与保存 # 保存训练好的模型 joblib.dump(自己命名分类器名称, "保存地址") # 比如 lr = LogisticRegression(),那里就写lr # 调用保存好的模型(训练好的)去做预测 model = joblib.load("地址") y_predict = model.predict(x_test) # 当我们的x,y都被正则化的时候 #y_predict = std_y.inverse_transform(model.predict(x_test)) print
机器学习笔记08：模型的保存与逻辑回归
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学习笔记 Day 44（模型保存，逻辑回归，聚类算法）
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02-16 533
模型保存和加载： 分类算法 -- 逻辑回归：
使用 PaddlePaddle 实现逻辑回归：从训练到模型保存与加载
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02-02 1321
逻辑回归是一种线性分类模型，通过学习输入特征与输出标签之间的关系，实现对新数据的分类。PaddlePaddle 是一个开源的深度学习框架，提供了丰富的接口和工具，方便开发者快速实现和部署机器学习模型。逻辑回归模型的核心是一个线性层，后面接一个 Sigmoid 激活函数。Sigmoid 函数将输出值映射到 (0, 1) 区间，表示属于某个类别的概率。self.linear = nn.Linear(2, 1) # 输入特征维度为2，输出为1。
使用 PyTorch 实现逻辑回归：从数据到模型保存与加载
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逻辑回归模型的核心是一个线性变换后接一个 Sigmoid 激活函数。Sigmoid 函数可以将输出值映射到 (0, 1) 区间，从而表示为类别 1 的概率。我们使用 PyTorch 的nn.Module来定义模型。# 定义逻辑回归模型self.linear = nn.Linear(2, 1) # 输入特征维度为 2，输出为 1本文通过一个简单的二维数据集，展示了如何使用 PyTorch 实现逻辑回归模型，包括数据准备、模型定义、训练、保存、加载和预测的完整流程。
机器学习算法基础6-模型保存与加载、逻辑回归、Kmeans(聚类)
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07-28 2668
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自定义数据集，使用 PyTorch 框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测
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首先，我们使用 NumPy 创建一个简单的二分类数据集。假设我们的数据集包含两个特征。# 生成随机数据X = np.random.randn(100, 2) # 100个样本，2个特征y = (X[:, 0] + X[:, 1] > 0).astype(int) # 标签为1或0# 打印数据集的前5个样本在这篇博客中，我们展示了如何使用 NumPy 创建一个简单的自定义数据集，并使用 PyTorch 实现一个逻辑回归模型。我们还展示了如何保存训练好的模型，并加载模型进行预测。
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在这个实例中，“逻辑回归模型实例”可能是指一个实际应用逻辑回归的案例，涵盖了数据预处理、模型训练、参数调优以及模型评估等多个步骤。这通常涉及到以下关键知识点： 1. **数据预处理**：在建立模型之前，通常...
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为什么保存模型？保存模型的主要目的是为了节省时间和计算资源。训练模型可能需要大量的数据和时间，而保存模型后可以在需要时直接加载和使用。保存模型的方法：常用的库包括pickle和joblib，joblib在处理大文件时效率更高。加载模型：加载模型非常简单，只需一行代码就可以将保存的模型加载回来，方便快速进行预测或分析。逻辑回归是一种用于分类问题的机器学习算法，尽管名字中有“回归”二字，但它实际上用于二分类或多分类任务。
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无论是风里，还是在雨里，我都在这里守候着你～模型的加载和保存当把模型训练好以后就不会再使用训练集来预测，而是要实际去预测。这就涉及到模型的加载和保存。需要用到的模块：sklearn.ex...
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模型训练是一个耗时的过程，一个优秀的机器学习是非常宝贵的。可以模型保存到磁盘中，也可以在需要使用的时候从磁盘中重新加载模型即可。不需要重新训练。 模型保存和加载相关API: import pickle pickle.dump(内存对象，磁盘文件)#保存模型 model=pickle.load(磁盘文件) #加载模型 案例：把训练好的模型保存到磁盘中 #将训练好的模型对象保存到磁盘文件中 with open('../../data/link.pkl','wb') as f: pic
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