Regresión logística en Python РResumen

La regresión logística es un método de clasificación binaria estadística. En este tutorial, aprendió cómo entrenar una máquina para usar la regresión logística. Al crear modelos de aprendizaje automático, el requisito más importante es la disponibilidad de datos. Sin datos adecuados y actualizados, es imposible simplemente hacer que la máquina aprenda.

Una vez que tenga los datos, su pr√≥xima tarea principal ser√° limpiar los datos, eliminar filas y campos innecesarios y seleccionar los campos apropiados para dise√Īar su modelo. Despu√©s de eso, debe mostrar los datos en el formato que el clasificador necesita para entrenarlos. Por lo tanto, la preparaci√≥n de datos es una tarea central de cualquier aplicaci√≥n de aprendizaje autom√°tico. Cuando est√© listo con los datos, puede elegir un tipo espec√≠fico de clasificador.

En este tutorial, aprendió a usar el clasificador de regresión logística presentado en Sklearn Biblioteca. Para entrenar al clasificador, usamos aproximadamente el 70% de los datos para entrenar el modelo. Usamos el resto de los datos para realizar pruebas. Comprobando la precisión del modelo. Si esto está fuera de rango, recurrimos a la elección de un nuevo conjunto de características.

Una vez más, siga todo el proceso de preparación de datos, entrene el modelo y pruébelo hasta que esté satisfecho con su precisión. Antes de embarcarse en cualquier proyecto de aprendizaje automático, debe estudiar y familiarizarse con la amplia gama de técnicas que se han desarrollado hasta ahora y que se están aplicando con éxito en la industria.

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