27-28 августа во Владивостоке и Приморском крае произошли массовые оползни. К счастью, обошлось без жертв. Однако, материальные потери оказались существенными: разбитые машины, перекрытые дороги, повреждённые здания и детские площадки. Оползни сошли в момент прохождения циклона с обильными дождями. Мы робко предположили, что "осадки виновны", распаковали методы классической статистики и приступили к исследованию. Читать далее
Итак мы обсудили задачу классификации и метрики качества классификационных моделей.Имея такой набор знаний, мы наконец готовы перейти к моделям, которые, в отличие от kNN, действительно обучаются на данных, а не просто запоминают обучающую выборку. И первый кандидат у нас логистическая регрессия Читать далее
Начнём с более простого. Логистическая регрессия — линейный бинарный классификатор, основанный на применении сигмоидальной функции к линейной комбинации признаков, результатом которого является вероятность принадлежности к определённому классу. Обычно порог устанавливается 0.5: если вероятность меньше порога — класс относится к 0, а если больше — к 1. В принципе, условия определения логистической регрессии такие же как и у линейной за исключением бинаризации таргета. Читать далее
В этой статье я привел базовые сведения о логистической регрессии и показал как сделать модель с нуля на чистом Python. Логистическая функция, обучение, метрики качества для модели классификации, реализация и небольшой разбор обучения весов.Статья подойдет для того, кто новичок или кому интересно разобраться в том, как происходит обучение модели на низком уровне. Читать далее