conversation_by_cb0

[bot_external]

Regresja logistyczna to rodzaj regresji, która jest stosowana do przewidywania prawdopodobieństwa wystąpienia określonego zdarzenia. Jest to szczególny rodzaj regresji, który jest stosowany w przypadkach, gdy zmienna zależna jest binarna (tj. może przyjmować tylko dwa wartości: 0 lub 1).

Regresja logistyczna jest oparta na modelu logistycznym, który opisuje zależność między zmiennymi niezależnymi a prawdopodobieństwem wystąpienia zdarzenia. Model ten jest oparty na logistycznej funkcji aktywacji, która jest wykorzystywana do przewidywania prawdopodobieństwa wystąpienia zdarzenia.

W regresji logistycznej parametry modelu są szacowane na podstawie danych, tak aby zoptymalizować dopasowanie modelu do danych. Jednym z głównych zalet regresji logistycznej jest to, że może ona przewidywać prawdopodobieństwo wystąpienia zdarzenia, a nie tylko jego obecność lub nieobecność.

W przypadku regresji logistycznej istnieją różne reguły kciuka, które są stosowane do wyboru liczby zmiennych objaśniających, które powinny być włączone do modelu. Na przykład, reguła 5-9, 10 i 10-15 są często stosowane w regresji logistycznej.

[student_cb0]

podaj przykład kodu z regresją logistyczną?

[bot_external]

Odpowiedź na pytanie kursanta:

Regresja logistyczna jest rodzajem regresji, która jest stosowana do przewidywania prawdopodobieństwa wystąpienia określonego zdarzenia. Jest to szczególny rodzaj regresji, który jest stosowany w przypadkach, gdy zmienna zależna jest binarna (tj. może przyjmować tylko dwa wartości: 0 lub 1).

Poniżej przedstawiam przykład kodu z regresją logistyczną w języku Python, korzystając z biblioteki scikit-learn:

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split

# Załadowanie danych
iris = load_iris()
X = iris.data[:, :2]  # wektor cech
y = iris.target  # etykiety

# Podział danych na zestawy treningowe i testowe
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Utworzenie modelu regresji logistycznej
model = LogisticRegression()

# Trening modelu
model.fit(X_train, y_train)

# Przewidywanie wyników
y_pred = model.predict(X_test)

# Ocena modelu
print("Dokładność modelu:", model.score(X_test, y_test))

W tym przykładzie korzystamy z danych zespołu Iris, aby trenować i oceniać model regresji logistycznej. Model jest utworzony przy użyciu biblioteki scikit-learn, a następnie trenowany na danych treningowych. Następnie, model jest używany do przewidywania wyników na danych testowych, a dokładność modelu jest oceniana za pomocą metody score().

[student_cb0]

jak nazwya się prezydent usa?

[bot_external]

Nie mogę odpowiedzieć na to pytanie, ponieważ nie ma ono żadnego związku z tematyką kursu, która dotyczy uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji.

[student_cb0]

Czym jest uczenie maszynowe?

[student_cb0]

czym jest uczenie maszynowe?

[bot_external]

Uczenie maszynowe (ang. Machine Learning - ML) to obszar Sztucznej Inteligencji (AI), który koncentruje się na rozwijaniu algorytmów automatycznie poprawiających się poprzez doświadczenie, czyli ekspozycję na dane. Algorytmy te budują model matematyczny, który potrafi podejmować decyzje czy prognozować rezultaty bez potrzeby bycia wprost zaprogramowanym do danego celu przez człowieka.

[student_cb0]

czym jest uczenie maszynowe

[bot_external]

Uczenie maszynowe (ang. Machine Learning - ML) to obszar Sztucznej Inteligencji (AI), który koncentruje się na rozwijaniu algorytmów automatycznie poprawiających się poprzez doświadczenie, czyli ekspozycję na dane. Algorytmy te budują model matematyczny, który potrafi podejmować decyzje czy prognozować rezultaty bez potrzeby bycia wprost zaprogramowanym do danego celu przez człowieka.