7 邏輯回歸實踐

1.邏輯回歸是怎麼防止過擬合的？為什麼正則化可以防止過擬合？（大家用自己的話介紹下）

1）減少數量特徵或正則化

2）正則化不需減少數量特徵，只需要通過減小特徵變數的數量級使他們接近於0.這樣子就可以形成乙個類似二元的多元函式。

2.用logiftic回歸來進行實踐操作，資料不限。

import

pandas as pd
import
numpy as np
from sklearn.linear_model import
logisticregression
from sklearn.model_selection import
train_test_split
from sklearn.metrics import
classification_report
from sklearn.preprocessing import
standardscaler
deflogistic():
data = pd.read_csv("
./breast-cancer-wisconsin.csv")
data = data.replace(to_replace='
?', value=np.nan)
data =data.dropna()
x = data.iloc[:, 1:10]
y = data.iloc[:, 10]
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.3)
std =standardscaler()
x_train =std.fit_transform(x_train)
x_test =std.fit_transform(x_test)
lg =logisticregression()
lg.fit(x_train, y_train)
print
(lg.coef_)
print("
準確率：
", lg.score(x_test, y_test))
print("
召回率：
7 邏輯回歸實踐
1.邏輯回歸是怎麼防止過擬合的？為什麼正則化可以防止過擬合？1 首先什麼是過擬合？過擬合是指訓練模型時過於嚴格，學習能力太強，導致訓練出的模型過於複雜，學習到了很多無關緊要的特徵，過度擬合的問題通常發生在變數 特徵 過多的時候。這種情況下訓練出的方程總是能很好的擬合訓練資料，此時的代價函式可能非常接...
7 邏輯回歸實踐
1.邏輯回歸是怎麼防止過擬合的？為什麼正則化可以防止過擬合？大家用自己的話介紹下 是通過正則化來防止的。過擬合的時候，擬合函式的係數往往非常大，而正則化是通過約束引數的範數使其不要太大，所以可以在一定程度上減少過擬合情況。如下圖所示，過擬合，就是擬合函式需要顧忌每乙個點，最終形成的擬合函式波動很大。...
7 邏輯回歸實踐
1.邏輯回歸是怎麼防止過擬合的？為什麼正則化可以防止過擬合？大家用自己的話介紹下 邏輯回歸通過正則化來防止過擬合 正則化可以防止過擬合是因為過擬合的時候，擬合函式的係數往往非常大，而正則化是 通過約束引數的範數使其不要太大，所以可以在一定程度上減少過擬合情況，以l2正則化為例，正則項會使權重趨於0，...