333333333333336 Précision sur l'ensemble de test par modèle sklearn: 61. 111111111111114 Remarque: Le modèle formé ci-dessus consiste à implémenter l'intuition mathématique non seulement pour améliorer la précision. Article written by mohit baliyan and translated by Acervo Lima from Implementation of Logistic Regression from Scratch using Python.
Dans l'un de mes articles précédents, j'ai parlé de la régression logistique. Il s'agit d'un algorithme de classification assez connu en apprentissage supervisé. Dans cet article, nous allons mettre en pratique cet algorithme. Ceci en utilisant Python et Sickit-Learn. C'est parti! Pour pouvoir suivre ce tutoriel, vous devez disposer sur votre ordinateur, des éléments suivants: le SDK Python 3 Un environnement de développement Python. Jupyter notebook (application web utilisée pour programmer en python) fera bien l'affaire Disposer de la bibliothèque Sickit-Learn, matplotlib et numpy. Vous pouvez installer tout ces pré-requis en installant Anaconda, une distribution Python bien connue. Je vous invite à lire mon article sur Anaconda pour installer cette distribution. Implémentation de la régression logistique à partir de zéro en utilisant Python – Acervo Lima. Pour ce tutoriel, on utilisera le célèbre jeu de données IRIS. Ce dernier est une base de données regroupant les caractéristiques de trois espèces de fleurs d'Iris, à savoir Setosa, Versicolour et Virginica. Chaque ligne de ce jeu de données est une observation des caractéristiques d'une fleur d'Iris.
L'équation de descente de gradient suivante nous indique comment la perte changerait si nous modifiions les paramètres - $$ \ frac {()} {\ theta_ {j}} = \ frac {1} {m} X ^ {T} (() -) $$ Implémentation en Python Nous allons maintenant implémenter le concept ci-dessus de régression logistique binomiale en Python. À cette fin, nous utilisons un ensemble de données de fleurs multivariées nommé «iris» qui a 3 classes de 50 instances chacune, mais nous utiliserons les deux premières colonnes d'entités. Chaque classe représente un type de fleur d'iris. Tout d'abord, nous devons importer les bibliothèques nécessaires comme suit - import numpy as np import as plt import seaborn as sns from sklearn import datasets Ensuite, chargez le jeu de données iris comme suit - iris = datasets. load_iris() X = [:, :2] y = (! ▷modèle de régression logistique dans l'exemple de code python ✔️ advancedweb.fr - 【 2022 】. = 0) * 1 Nous pouvons tracer nos données d'entraînement s suit - (figsize=(6, 6)) tter(X[y == 0][:, 0], X[y == 0][:, 1], color='g', label='0') tter(X[y == 1][:, 0], X[y == 1][:, 1], color='y', label='1') (); Ensuite, nous définirons la fonction sigmoïde, la fonction de perte et la descente du gradient comme suit - class LogisticRegression: def __init__(self, lr=0.
Nous devons tester le classificateur créé ci-dessus avant de le mettre en production. Si les tests révèlent que le modèle ne répond pas à la précision souhaitée, nous devrons reprendre le processus ci-dessus, sélectionner un autre ensemble de fonctionnalités (champs de données), reconstruire le modèle et le tester. Ce sera une étape itérative jusqu'à ce que le classificateur réponde à votre exigence de précision souhaitée. Alors testons notre classificateur. Prédire les données de test Pour tester le classifieur, nous utilisons les données de test générées à l'étape précédente. Regression logistique python tutorial. Nous appelons le predict méthode sur l'objet créé et passez la X tableau des données de test comme indiqué dans la commande suivante - In [24]: predicted_y = edict(X_test) Cela génère un tableau unidimensionnel pour l'ensemble de données d'apprentissage complet donnant la prédiction pour chaque ligne du tableau X. Vous pouvez examiner ce tableau en utilisant la commande suivante - In [25]: predicted_y Ce qui suit est la sortie lors de l'exécution des deux commandes ci-dessus - Out[25]: array([0, 0, 0,..., 0, 0, 0]) Le résultat indique que les trois premier et dernier clients ne sont pas les candidats potentiels pour le Term Deposit.
La fonction SI de Google Sheets nous permet de catégoriser les données à l'aide d'une simple construction de type « si-alors-sinon ». Il vérifie si une condition dans une cellule est vraie ou fausse. Mais que se passe-t-il si nous devons intégrer plusieurs ensembles de critères? Dans ce cas, nous pouvons évidemment imbriquer des fonctions SI. Cependant, bien qu'il est pratique d'imbriquer des fonctions SI, elles peuvent générer une formule très longue, qui peut être difficile à utiliser et entraîner des erreurs dans votre feuille de calcul. Heureusement, il existe une fonction moins encombrante: la fonction IFS. // DÉCOUVREZ LES FORMATIONS SUR GOOGLE SHEETS // Démonstration vidéo But de la fonction IFS La fonction IFS est une fonction Logique. Elle nous permet d'évaluer plusieurs conditions et affiche une valeur correspondant à la première condition qui est vraie. Fonctionnement de la fonction IFS Schéma Pour bien comprendre le fonctionnement de cette fonction, voici un schéma de type organigramme qui permet de mieux visualiser le processus de traitement.
SUBSTITUE et JOIN sont par exemple de bonnes introductions aux fonctions de texte. Celles-ci vous permettant de gérer facilement de grands ensembles de texte, elles s'avèrent particulièrement efficaces quand il s'agit de manipuler des références ou des désignation d'articles. Et comme toujours, si un problème vous résiste, Google a certainement la solution. Dans le prochain article, nous aborderons la question du tri dans Google Sheets. Vous y découvrirez comment déceler les tendances qui se cachent dans vos données. Bonne lecture! Continuer la lecture
Vous pouvez faire en sorte que la couleur du texte ou de l'arrière-plan des cellules, des lignes ou des colonnes change si les cellules remplissent certaines conditions, par exemple si elles contiennent certains mots ou certains chiffres. Sur votre ordinateur, ouvrez une feuille de calcul dans Google Sheets. Sélectionnez les cellules auxquelles vous voulez appliquer des règles de mise en forme. Cliquez sur Format Mise en forme conditionnelle. Une barre d'outils s'affiche à droite. Créez une règle. Couleur unie: sous "Mettre en forme les cellules si", choisissez la condition qui déclenchera la règle. Sous "Style de mise en forme", définissez l'apparence des cellules lorsque cette condition est respectée. Dégradé de couleur: sous "Aperçu", sélectionnez la gamme de couleurs. Choisissez ensuite des points minimal et maximal, et éventuellement un point central. Pour choisir la catégorie de valeur, cliquez sur la flèche vers le bas. Cliquez sur OK. Utiliser la mise en forme conditionnelle avancée Utiliser des formules personnalisées de mise en forme conditionnelle Vous pouvez utiliser des formules personnalisées pour appliquer une mise en forme à une ou plusieurs cellules en fonction du contenu d'autres cellules.
Enfin, vous pouvez accéder au tableur depuis Google Drive en cliquant sur le menu déroulant Mon Drive et en sélectionnant Sheets parmi les options disponibles [1]. 2 Ouvrez un nouveau tableur. Sous l'entête Créer une feuille de calcul, Google vous proposera différents modèles de tableur. L'option la plus basique est la feuille vide, mais vous pouvez également sélectionner des modèles conçus pour créer un budget, un calendrier ou d'autres feuilles de calcul. Pour afficher d'autres modèles de tableur, cliquez sur Plus [2]. 3 Renommez votre tableur. En haut à gauche des nouvelles feuilles de calcul, vous verrez Feuille de calcul sans titre en italique. Pour renommer votre tableur, cliquez sur ce texte, remplacez-le par le titre que vous voulez utiliser puis cliquez sur ⏎ Return. 4 Ouvrez un tableur existant sur votre ordinateur. Sous la liste des modèles disponibles, vous verrez une liste des documents Microsoft Excel et Google Sheets existants. Il s'agit des documents déjà stockés dans la section Mon Drive de Google Docs.
Remplacez les arguments AND par les vôtres et ajoutez-en autant que vous le souhaitez. Pour utiliser IF OR, =IF(OR(OR Argument 1, OR Argument 2), value_if_true, value_if_false). Remplacez et ajoutez autant d'arguments OR que vous le souhaitez. Cet exemple montre que IF AND et IF OR sont utilisés pour tester les mêmes valeurs dans les colonnes B et C. Pour IF AND, B3 doit être égal à 1 et C3 doit être inférieur à 5 pour que A3 renvoie une chaîne de texte «Oui». Les deux résultats sont VRAI pour A3, avec un ou les deux résultats FAUX pour les cellules A4 et A5. Pour IF OR, un seul de ces tests (B3 est égal à 1 ou C3 inférieur à 5) doit être VRAI. Dans ce cas, A8 et A9 renvoient un résultat VRAI («Oui») car l'un ou les deux résultats des colonnes B et C sont corrects. Seul A10, avec deux résultats échoués, renvoie le résultat FALSE.
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