Логистическая регрессия

Введение в предиктивную аналитику на Python

Nele Verbiest, Ph.D

Data Scientist @PythonPredictions

Логистическая регрессия: интуиция

Логистическая регрессия: логит-функция

Результат $a*age + b$ — вещественное число
Нам нужно предсказать 0 или 1
Логит-функция преобразует $a*age + b$ в вероятность

Логистическая регрессия в 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]

Многомерная логистическая регрессия

Одномерная: $ax + b$

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

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]

Давайте потренируемся!

Введение в предиктивную аналитику на Python