Для проведения анализа данных и прогнозирования результатов была использована логистическая регрессия. Данные были предварительно обработаны, включая заполнение пропущенных значений, кодирование категориальных переменных и масштабирование числовых признаков. Затем была построена модель логистической регрессии, которая была обучена на обучающем наборе данных и протестирована на тестовом наборе. Метрики качества модели, такие как точность, полнота и F1-мера, были рассчитаны для оценки ее производительности. Полученные результаты позволяют сделать вывод о пригодности модели для прогнозирования целевой переменной на основе предоставленных данных.
Название: «Классификация. Логическая регрессия»
Тип: Реферат
Объект исследования: Методы классификации данных
Предмет исследования: Логическая регрессия как метод классификации
Методы исследования: Анализ литературы, эксперименты на данных
Научная новизна: Исследование применения логической регрессии в конкретной области
Цель проекта: Изучить применение логической регрессии в задачах классификации
Проблема: Недостаточное понимание принципов работы логической регрессии
Целевая аудитория: Студенты и специалисты в области анализа данных
Задачи проекта:
1. Изучить основы логической регрессии
2. Провести анализ применения логической регрессии на примерах
3. Сравнить эффективность логической регрессии с другими методами классификации
Добавить иллюстрации (beta)
Содержание
- Определение логической регрессии
- Принцип работы
- Преимущества и недостатки
- Примеры использования в реальных задачах
- Сравнение с другими методами классификации
- Эффективность логической регрессии
- Факторы, влияющие на качество классификации
- Как выбрать параметры модели логической регрессии
- Как провести оценку качества модели