लॉजिस्टिक रिग्रेशन

Python में प्रिडिक्टिव एनालिटिक्स परिचय

Nele Verbiest, Ph.D

Data Scientist @PythonPredictions

लॉजिस्टिक रिग्रेशन: सहज समझ

लॉजिस्टिक रिग्रेशन: लॉजिट फंक्शन

$a*age + b$ का आउटपुट एक वास्तविक संख्या है
हमें 0 या 1 का अनुमान लगाना है
लॉजिट फंक्शन $a*age + b$ को probability में बदलता है

Python में लॉजिस्टिक रिग्रेशन

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]

मल्टीवेरिएट लॉजिस्टिक रिग्रेशन

Univariate: $ax + b$

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

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]

अभ्यास करते हैं!

Python में प्रिडिक्टिव एनालिटिक्स परिचय