13. Анализ данных на python: логистическая регрессия [версия б]

Поділитися
Вставка
  • Опубліковано 28 вер 2024
  • Страничка курса: github.com/hse...

КОМЕНТАРІ • 4

  • @d14400
    @d14400 2 роки тому

    Молодец, четко и быстро

  • @chulpanmaratova6302
    @chulpanmaratova6302 3 роки тому

    Здравствуйте! Эмпирическим путём поняла, что логистическая кривая имеет S-образную форму если t изменяется от отрицательных значений до положительных. Подскажите, пожалуйста, если данные (в моем случае классификация по гендерному признаку на основе массы тела) для того чтобы линия перегиба была не около нуля, а например около положительного числа, это число в уравнение куда вписывается?

    • @ppilif_lectures
      @ppilif_lectures  3 роки тому

      Просто оцени модель с константой, все пакеты по дефолту включают её, если что :)

    • @chulpanmaratova6302
      @chulpanmaratova6302 3 роки тому

      Может кому-то же будет полезно:) там надо просто model.intercept_ прибавить в уравнение 1/(1+е^z), где z=ax+b