Mavzu: Logistik regressiya tushunchasi va ularning mashinali O’qitishda qollanilishi

Mavzu: Logistik regressiya tushunchasi va ularning mashinali
O’qitishda qollanilishi.
Ishning maqsadi: Logistikalıq regressiya tushunchasi va ularning mashinali
O’qitishda Python dasturiy tilida qollanilishin o’rganish.
Nazariy bo’lim
Logistik regressiyaga kirish
Logistik regression (logistik regression)

• 
  Ob’ektlarning sinflarga tegishli bo’lgan
  

Havoriy (апостериорные) ehtimolligini baholashga imkon beruvchi chiziqli
Tasnifni (классификатор) yaratish usuli.
n-sonli belgilar bilan tasvirlansin
Unda ob’ektlarning
Xarakterli tavsiflari maydoni
. Y — sinflarning son-sanoqsiz sonlari
(nomlari, teglari) bo’lsin.
“Ob’ekt, javob” juftligini o’qitish namunasi berilsin
Logistik regressiyasi maqsadli o’zgaruvchining ehtimolligini taxmin qilish uchun
Ishlatiladigan nazorat ostida o’quv tasnifi algoritmidir. Maqsad yoki qaram
O’zgaruvchining tabiyati dixotomikdir, ya’ni faqat ikkita mumkin bo’lgan sinf
Bo’ladi.
Qisqacha aytganda, qaram o’zgarmaydigan ikkilik xususiyatga ega va 1
(muvaffaqiyat / ha degan ma’noni anglatadi) yoki 0 (rad etish / yo’q degan ma’noni
Anglatadi) sifatida kodlangan ma’lumotlarga ega.
Matematik tarzda, logistik regressiyasi modeli p (Y = 1) ni x funktsiyasi sifatida
Bashorat qiladi, bu spamni aniqlash, diabetni prognoz qilish, saratonni aniqlash va
h. K. Kabi turli xil tasniflash vazifalari uchun ishlatilishi mumkin bo’lgan eng oddiy
ML algoritmlaridan biridir.
Logistika regressiyasi

• 
  Bu o’zgaruvchilar o’rtasidagi bog’liqlikni aniqlashning bir
  

Usuli bo’lib, ulardan biri qat’iy qaram va boshqalar mustaqildir. Buning uchun
Logistika funktsiyasi (qayta ishlaydigan logistika taqsimoti) qo’llaniladi. Logistika
Regressiyasining amaliy ahamiyati shundaki, u bir yoki bir nechta mustaqil
O’zgaruvchini o’z ichiga olgan voqealarni bashorat qilishning kuchli statistik usuli
Hisoblanadi. Bu quyidagi hollarda talab qilinadi: