1、概念 2、code,参考地址:https://github.com/asker124143222/spark-demo 3、result ...
导入包 import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.Dataset import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.sql.DataFrame import org.apache.spark.sql.Column import org.apa ...
2016-12-27 09:23 6 10653 推荐指数:
1、概念 2、code,参考地址:https://github.com/asker124143222/spark-demo 3、result ...
sklearn.linear_model.logisticregression (penlty='l2',dual=false,tol=0.0001,C=1.0,fit_intercept=true,intercept_scaling=1,class_weight=none ...
1、概述 Logistic regression(逻辑回归)是当前业界比较常用的机器学习方法,用于估计某种事物的可能性。 在经典之作《数学之美》中也看到了它用于广告预测,也就是根据某广告被用 户点击的可能性,把最可能被用户点击的广告摆在用户能看到的地方,然后叫他“你点我啊!”用户点了 ...
LR算法作为一种比较经典的分类算法,在实际应用和面试中经常受到青睐,虽然在理论方面不是特别复杂,但LR所牵涉的知识点还是比较多的,同时与概率生成模型、神经网络都有着一定的联系,本节就针对这一算法及其所涉及的知识进行详细的回顾。 LogisticRegression 0.前言 LR ...
一. 逻辑回归 在前面讲述的回归模型中,处理的因变量都是数值型区间变量,建立的模型描述是因变量的期望与自变量之间的线性关系。比如常见的线性回归模型: 而在采用回归模型分析实际问题中,所研究的变量往往不全是区间变量而是顺序变量或属性变量,比如二项分布问题。通过分析年龄、性别、体质指数、平均 ...
LogisticRegression(逻辑回归) 逻辑回归虽然名称上带回归,但实际上它属于监督学习中的分类算法。 1.算法基础 LogisticRegression基本架构源自于Adline算法,只是在激励函数的选择上有所不同,Adline算法使用恒等函数作为激励函数 ...
案例1:使用逻辑回归模型,预测客户的信用评级 数据集中采用defect为因变量,其余变量为自变量 1.加载包和数据集 2.查看数据集, 结论:一共有10000行数据,56个变量,其数据集中没有空值,但是有极大值存在 3,数据清洗 ...
其实我们很少使用到sklearn里面的逻辑回归,因为它不能很好地处理样本均衡,我们一般使用statsmodels.api.Logit 逻辑回归参数 可选参数: penalty:正则化方式,可选择‘l1’, ‘l2’, ‘elasticnet’, ‘none’,默认 ...