Guruh talabasi Raxmonova Mahliyo

Chiziqli va logistik regressiya.

Reja:

Reja:

1. Chiziqli regressiya.

2. Ko'p chiziqli regressiya modeli

3. Logistik regressiya modeli

4. Logistik regressiya uchun ishlatiladigan vakillik

5. Logistik regressiya modelini o'rganish

A

Oddiy chiziqli regressiya

Chiziqli regressiya ham haqiqiy qiymatlarni aniqlash uchun foydalaniladigan keng tarqalgan model, masalan - uylarning narxi, - qo'ng'iroqlar soni, - jami savdo boshiga, va doimiy o'zgaruvchilar mezoniga mos keladi: - kvadrat metr, - joriy hisob qaydnomasiga obuna bo'lish, - shaxsni tarbiyalash

Logistik regressiya

“Logistik regressiya modelini o'rganishMantiqiy regressiya algoritmining koeffitsientlari (beta qiymatlari b) sizning mashg'ulotlaringiz ma'lumotlari asosida hisoblanishi kerak. Bu maksimal ehtimollik bahosi yordamida amalga oshiriladi. Mumkinlik maksimal bahosi Bu turli xil mashina o'rganish algoritmlari tomonidan ishlatiladigan keng tarqalgan o'rganish algoritmi, garchi u sizning ma'lumotlaringizni taqsimlash to'g'risida taxminlarni keltirib chiqarsa ham (bu haqida ma'lumot tayyorlash haqida gaplashganda). Yaxshi koeffitsientlar standart sinf uchun 1 ga yaqin (masalan, erkak) va boshqa sinf uchun 0 ga yaqin (masalan, ayol) qiymatni bashorat qiladigan modelga olib keladi. Mantiqiy regressiya uchun maksimal ehtimollik sezgisi shundan iboratki, qidirish protsedurasi koeffitsientlar (beta qiymatlari) qiymatlarini model tomonidan taxmin qilingan ehtimoliy xatolarni ma'lumotlardagi qiymatlarga nisbatan kamaytiradi (masalan, agar ma'lumotlar boshlang'ich tayyorgarlik bo'lsa, ehtimollik 1). sinf). Biz matematikaga maksimal ehtimollik bilan kirmaymiz. Ta'lim ma'lumotlari uchun eng yaxshi koeffitsient qiymatlarini optimallashtirish uchun minimallashtirish algoritmi ishlatilganligini aytish kifoya. Bu ko'pincha amaliy optimallashtirishning samarali algoritmi (masalan, Quazi-Nyuton usuli) yordamida amalga oshiriladi.