Regresia logistică

Introducere în analitica predictivă în Python

Nele Verbiest, Ph.D

Data Scientist @PythonPredictions

Regresia logistică: intuiție

Regresia logistică: funcția logit

Rezultatul expresiei $a*age + b$ este un număr real
Dorim să prezicem 0 sau 1
Funcția logit transformă $a*age + b$ într-o probabilitate

Regresia logistică în Python

from sklearn import linear_model

logreg = linear_model.LogisticRegression()

X = basetable[["age"]]

y = basetable[["target"]]

logreg.fit(X,y)

print(logreg.coef_)

[[ 0.02449202]]

print(logreg.intercept_)

[-4.3299131]

Regresia logistică multivariată

Univariată: $ax + b$

Multivariată: $a_1x_1 + a_2x_2 + ... + a_nx_n + b$

X = basetable[["age","max_gift","income_low"]]

y = basetable[["target"]]

logreg.fit(X,y)

print(logreg.coef_)

[[ 0.0243308   0.03906065 -0.76793773]]

print(logreg.intercept_)

[-8.80643545]

Să exersăm!

Introducere în analitica predictivă în Python