Soliyev Ismoilbek 1-topshiriq

5-topshiriq
Logistik regressiya tushunchasi va ularning mashinali o‘qitishda
qo‘llanilishi.
Logistik regressiya - bu, bir nechta o‘zgaruvchilarning borligini yoki yo‘qligini (1 yoki 0 ga teng) aniqlash uchun qo‘llanadigan statistik metod. Bu masala kontekstida, biz xiromovchilikning yoki xiromovchilikning yo‘qligini aniqlaydigan ma’lumotlar olishimiz mumkin. Masalan, biz mijozlarimiz davomida reklam fayllariga bosingan va bosinganmasligiga qarab mijozlarimizning xaridlariga e’tibor bering. Keyingi qadamda, boshqa turli ma’lumotlarga qarab logistik regressiya modellini yaratish uchun ma’lumotlar qismlab, kirish sizning modellarga qo‘llanadigan ma’lumotlar ro‘yxatiga ega mavjud ma’lumotlar.

Logistik regressiya mashinali o‘qitishda ham ona. Bunda biz ma’lumotlar to‘plamlari razilonlar bo‘lib, ularning tarixi, kelgan va halolga qo‘yilgan ma’lumotlari majmuasi oladi. Keyingi step nafaqat tuproq sinovlariga tayyorash yoki chiroyli ko‘rsatmalarni tasarlash, balki veb-saytlar va raqamlarigan marketing kampaniyasi natijalarini taqqoslashdagi qamrovli tashkiliy sabablarga hamida qiyosiy qiymatlarni aniqlash imkonini bera oladi. Ma’lumotlar to‘plaminiga ko‘paytirilgan qarorlar tashkiliy qarorlarga o‘xshashligini qistirish uchun foydalaniladi.

Logistik regressiyani Python-da ko‘rsatish uchun quyidagi qadamlarni bajaring:
1. Numpy va Pandas kutubxonalarini yuklash.
2. Ma’lumotlar bazasida ko‘rsatilishi yoki kiritilgan ma’lumotlarni ochish va ko‘rish.
3. Ma’lumotlar tahlilini o‘rganishingiz kerak. Ma’lumotlar hajmi va taqsimlashda ma’lumotlar yig‘ishni boshqarish maqsadida muxim o‘zgartirishlar konfiquratsiyasini amalga oshirishingiz kerak.
4. Logistik regressiya modellini yaratishingiz kerak.
5. Natijalar tarixi taqqoslash.
6. Mos keladigan ma’lumotlar ro‘yxatini yaratishingiz kerak.
7. Model testi.
8. Natijalar natijaviy qiymatlar bilan taqqoslanadi va dastlabki uslub tahlil qilinishi kerak.

Logistik regressiya mashinali o‘qitish va amaliyotda foydalaniladigan bir qator mahsulotlar mavjud, masalan, scikit-learn, statsmodels, Stata, SAS, Matlab va R. Python to‘g‘ri kelgan va sifatli bo‘lgan matematik muddaiga qo‘llashga qodir bo‘lib, logistik regressiya masalalarni oson va samarali hal qila oladi. Logistik regressiya, reklama, onlayn mijozlarning baholashida, xavfsizlikni hisoblashda, diagnostik va chiqimlarni kengaytirishda, xizmatlar o‘rgatishda va boshqa bir qator masalalarda yuqori natija olib chiqqan.