רגרסיה לוגיסטית
שיעור 15 מתוך 19 בקורס מבוא ללמידת מכונה של Coddy.
רגרסיה לוגיסטית, למרות שמה, היא מודל ליניארי שמשמש בעיקר למשימות סיווג, ולא לרגרסיה. היא אידיאלית למצבים שבהם רוצים לחזות נוכחות או היעדר של משהו, למשל האם הודעת דוא״ל היא דואר זבל או לא. רגרסיה לוגיסטית מתאימה לסיווג בינארי, אך אפשר להרחיב אותה לסיווג רב־מחלקתי באמצעות טכניקות שונות.
מקור: wikipedia
בבסיסה, רגרסיה לוגיסטית חוזה את ההסתברות שנקודת קלט נתונה שייכת למחלקה מסוימת. בניגוד לרגרסיה ליניארית, שחוזה פלט רציף, רגרסיה לוגיסטית חוזה תוצאה בינארית (1/0, כן/לא). עיקרה של הרגרסיה הלוגיסטית הוא הפונקציה הלוגיסטית, או פונקציית הסיגמואיד, שממפה כל מספר ממשי לערך בין 0 ל-1, ולכן מתאימה לאמידת הסתברויות.
התאמת מודל רגרסיה לוגיסטית כוללת מציאת קבוצת המקדמים הטובה ביותר למשוואה, בהינתן נתוני האימון.
אף שהיא יעילה ופשוטה לסיווג בינארי, הביצועים שלה עשויים להיות נחותים מאלה של מודלים מורכבים יותר כשמדובר במערכי נתונים מורכבים.
בחנו את עצמכםהשיעור הזה כולל חידון קצר. התחילו את השיעור כדי לענות עליו ולעקוב אחרי ההתקדמות.
בחנו את עצמכםהשיעור הזה כולל חידון קצר. התחילו את השיעור כדי לענות עליו ולעקוב אחרי ההתקדמות.
בחנו את עצמכםהשיעור הזה כולל חידון קצר. התחילו את השיעור כדי לענות עליו ולעקוב אחרי ההתקדמות.
אתגר
קלצרו פונקציה בשם sigmoid שמקבלת רשימה המייצגת נקודת נתונים ומחזירה את הפלט של פונקציות הסיגמואיד. השתמשו ב-numpy כדי לפתור את הבעיה.
נסו בעצמכם
import numpy as np
def sigmoid(point):
arr = np.array(point)
# כתבו כאן קודכל השיעורים ביחידה מבוא ללמידת מכונה
תרגלו בעצמכם: קומפיילר Python אונליין