Phenquestions
- 1 per vero o
- 0 per falso
L'importanza chiave della regressione logistica:
- Le variabili indipendenti non devono essere multicollinearità; se c'è qualche relazione, allora dovrebbe essere molto poco.
- Il set di dati per la regressione logistica dovrebbe essere abbastanza grande da ottenere risultati migliori.
- Solo quegli attributi dovrebbero essere presenti nel set di dati, il che ha un significato.
- Le variabili indipendenti devono essere secondo il registra le probabilità.
Per costruire il modello del regressione logistica, noi usiamo il scikit-impara biblioteca. Il processo della regressione logistica in Python è riportato di seguito:
- Importa tutti i pacchetti necessari per la regressione logistica e altre librerie.
- Carica il set di dati.
- Comprendere le variabili del set di dati indipendenti e le variabili dipendenti.
- Dividi il set di dati in dati di addestramento e di test.
- Inizializzare il modello di regressione logistica.
- Adatta il modello con il set di dati di addestramento.
- Prevedere il modello utilizzando i dati del test e calcolare l'accuratezza del modello.
Problema: I primi passi sono raccogliere il dataset su cui vogliamo applicare il apply Regressione logistica. Il set di dati che useremo qui è per il set di dati di ammissione MS MS. Questo set di dati ha quattro variabili e di cui tre sono variabili indipendenti (GRE, GPA, work_experience) e una è una variabile dipendente (ammessa). Questo set di dati indicherà se il candidato otterrà o meno l'ammissione a una prestigiosa università in base al suo GPA, GRE o work_experience.
Passo 1: Importiamo tutte le librerie richieste che abbiamo richiesto per il programma Python.
Passo 2: Ora stiamo caricando il nostro set di dati di ammissione ms utilizzando la funzione read_csv pandas.
Passaggio 3: Il set di dati si presenta come di seguito:
Passaggio 4: Controlliamo tutte le colonne disponibili nel set di dati e quindi impostiamo tutte le variabili indipendenti sulla variabile X e le variabili dipendenti su y, come mostrato nello screenshot seguente.
Passaggio 5: Dopo aver impostato le variabili indipendenti su X e la variabile dipendente su y, ora stiamo stampando qui per eseguire il controllo incrociato di X e y utilizzando la funzione head pandas.
Passaggio 6: Ora, divideremo l'intero set di dati in training e test. Per questo, stiamo usando il metodo train_test_split di sklearn. Abbiamo dato il 25% dell'intero set di dati al test e il restante 75% del set di dati al training.
Passaggio 7: Ora, divideremo l'intero set di dati in training e test. Per questo, stiamo usando il metodo train_test_split di sklearn. Abbiamo dato il 25% dell'intero set di dati al test e il restante 75% del set di dati al training.
Quindi creiamo il modello di regressione logistica e adattiamo i dati di addestramento.
Passaggio 8: Ora, il nostro modello è pronto per la previsione, quindi stiamo passando i dati del test (X_test) al modello e abbiamo ottenuto i risultati. I risultati mostrano (y_predictions) che i valori 1 (ammesso) e 0 (non ammesso).
Passaggio 9: Ora stampiamo il rapporto di classificazione e la matrice di confusione.
Il ranking_report mostra che il modello può prevedere i risultati con una precisione del 69%.
La matrice di confusione mostra i dettagli dei dati X_test totali come:
TP = Veri Positivi = 8
TN = Veri Negativi = 61
FP = Falsi Positivi = 4
FN = falsi negativi = 27
Quindi, l'accuratezza totale secondo la confusione_matrice è:
Precisione = (TP+TN)/Totale = (8+61)/100 = 0.69
Passaggio 10: Ora, faremo un controllo incrociato del risultato attraverso la stampa. Quindi, stampiamo solo i primi 5 elementi di X_test e y_test (valore effettivo vero) usando la funzione head pandas. Quindi, stampiamo anche i primi 5 risultati delle previsioni come mostrato di seguito:
Combiniamo tutti e tre i risultati in un foglio per comprendere le previsioni come mostrato di seguito. Possiamo vedere che ad eccezione dei dati 341 X_test, che era vero (1), la previsione è falsa (0) altrimenti. Quindi, le nostre previsioni del modello funzionano al 69%, come abbiamo già mostrato sopra.
Passaggio 11: Quindi, capiamo come vengono eseguite le previsioni del modello sul set di dati invisibile come X_test. Quindi, abbiamo creato solo un nuovo set di dati casualmente utilizzando un dataframe panda, lo abbiamo passato al modello addestrato e abbiamo ottenuto il risultato mostrato di seguito.
Il codice completo in Python indicato di seguito:
Il codice per questo blog, insieme al dataset, è disponibile al seguente link
https://github.com/shekharpandey89/logistic-regression
