lr 机器学习,原理、运用与完成
LR(Logistic Regression,逻辑回归)是一种用于二分类的监督学习算法。它经过构建一个逻辑函数(Sigmoid函数)来猜测一个样本归于某一类的概率。LR模型的方针是找到最佳的参数,使得模型在练习集上的猜测差错最小。
LR模型的首要特点如下:
LR模型在许多范畴都有广泛的运用,如垃圾邮件过滤、诈骗检测、疾病确诊等。LR模型也有一些局限性,如它只能处理线性可分的数据,对噪声和异常值灵敏等。
在完成LR模型时,一般需求运用梯度下降算法来求解最优参数。梯度下降算法是一种迭代优化算法,经过不断更新参数来最小化丢失函数。在LR模型中,丢失函数一般运用穿插熵丢失函数。
总的来说,LR模型是一种简略而有用的二分类算法,在许多范畴都有广泛的运用。它也有一些局限性,需求依据具体问题挑选适宜的模型。
浅显易懂LR机器学习算法:原理、运用与完成
一、LR算法简介
逻辑回归是一种用于处理二分类问题的核算模型,其中心思维是经过逻辑函数(Sigmoid函数)将线性组合的输入特征映射到(0, 1)区间内,然后猜测事情产生的概率。在多分类问题中,能够经过softmax函数将概率散布转换为多个类别。
二、LR算法原理
1. 模型假定
逻辑回归假定数据遵守伯努利散布,即每个样本只要两个或许的输出值(0或1)。关于二分类问题,输出值0表明负类,输出值1表明正类。
2. 模型参数
逻辑回归模型包含两个参数:权重(weights)和偏置(bias)。权重表明输入特征对输出成果的影响程度,偏置表明模型对输出成果的初始估量。
3. 丢失函数
Loss = -[ylog(p) (1-y)log(1-p)]
三、LR算法完成
1. NumPy完成
运用NumPy库完成逻辑回归算法,首要过程如下:
(1)导入NumPy库和需求的数据。
(2)核算输入特征的平均值和方差,以及方针变量的平均值。
(3)标准化输入特征和方针变量。
(4)初始化权重和偏置。
(5)运用梯度下降法优化模型参数。
(6)核算模型猜测概率和丢失函数。
(7)评价模型功能。
2. TensorFlow完成
运用TensorFlow库完成逻辑回归算法,首要过程如下:
(1)导入TensorFlow库和需求的数据。
(2)界说模型结构,包含输入层、躲藏层和输出层。
(3)界说丢失函数和优化器。
(4)练习模型。
(5)评价模型功能。
四、LR算法运用
逻辑回归算法在各个范畴都有广泛的运用,以下罗列一些常见的运用场景:
1. 邮件分类:判别一封邮件是否为垃圾邮件。
2. 情感剖析:判别一段文本的情感倾向(正面、负面或中性)。
3. 信誉评分:猜测客户是否具有还款才能。
4. 医疗确诊:猜测疾病的产生概率。
5. 人脸辨认:判别两张人脸是否归于同一人。
逻辑回归作为一种经典的机器学习算法,在分类问题中具有广泛的运用。本文介绍了LR算法的原理、完成办法以及运用场景,期望对读者有所协助。
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